本发明涉及安全管理，特别是一种基于人工智能的安全应急大模型构建方法。
背景技术：
1、目前常见的自然灾害应急大模型依赖如静态规则或者预定义决策树进行应急响应，而静态规则无法应对不同灾害之间的复杂变化和突发事件的动态发展，规则集也只能覆盖已知的情况，对于一些突发情况或复杂环境，传统的规则集容易导致决策失误或延迟。
2、为应对这些挑战，部分应急系统开始引入强化学习，让模型在灾害模拟中进行试错学习，逐步优化决策策略，强化学习能够通过与环境的交互学习最优的策略，还有部分应急系统引入元学习进行快速适应，但尽管元学习能够提高模型适应新灾害场景的速度，但其泛化能力依赖于模型在不同灾害类型间的相似性，如果新灾害与以往灾害在动态和结构上差异较大，元学习模型可能仍然无法有效适应，元学习依赖一部分历史数据完成对新环境的适应，在数据不全或数据质量较差的情况下，效果受限。
3、灾害应急场景需要即时决策，但强化学习的收敛时间较长，模型需要反复在模拟环境中进行学习才能找到最佳策略，无法快速适应新环境，在面对新的自然灾害或未曾见过的场景时，表现不佳，元学习虽然提升了模型在新场景中的适应性，但难以解决灾害之间差异过大的问题，因此亟需一种基于人工智能的安全应急大模型构建方法来解决此类问题。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
2、因此，本发明提供了一种基于人工智能的安全应急大模型构建方法解决强化学习需要大量时间进行模型优化，无法在紧急情况下快速进行自我调整，决策滞后，元学习虽然提升了模型在新场景中的适应性，但难以解决灾害之间差异过大的问题。
3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
4、本发明提供了一种基于人工智能的安全应急大模型构建方法，其包括，
5、步骤s1，多模态数据采集与预处理，
6、采集多模态数据，对多模态数据进行清洗、去噪和统一格式化；
7、步骤s2，强化学习模型的初始应急决策训练，
8、基于步骤s1输出的多模态数据，构建强化学习模型rl用于应急决策的初步训练，此模型根据不同的灾害场景，模拟应急资源调度与撤离路线优化任务；
9、步骤s3，基于图神经网络的应急资源动态优化，
10、为解决复杂灾害场景下的资源分配问题，基于步骤s2的初步应急策略，构建图神经网络gnn模型，将灾害应急资源（如医院、救援队、物资等）建模为图中的节点，灾害发生地与救援点之间的路线作为图的边；
11、步骤s4，快速适应新灾害场景的元学习训练，
12、引入元学习maml，为了提高强化学习模型在新灾害场景中的适应性，利用modelagnosticmetalearning（maml）元学习算法对强化学习模型的初始参数进行优化，将多种自然灾害场景（如地震、火灾、洪水等）定义为元任务，训练模型从不同灾害场景中提取共性；
13、基于元学习优化后的强化学习模型，具备快速适应全新灾害场景的能力。
14、强化学习模型在已有的灾害应对经验基础上，通过少量的新灾害数据快速适应未见过的灾害场景，通过maml，模型在不同场景中能快速调整其策略，减少在全新场景下的训练时间，当出现未见过的灾害类型时，模型通过少量新数据，结合已有元学习经验，迅速收敛并适应该场景，优化决策流程，可以更有效地处理灾害的多样性与复杂性。
15、步骤s5，联邦学习下的跨区域应急协同，
16、在不同的地区部署强化学习模型，各地区的模型通过联邦学习共享模型参数（而非原始数据），进行跨区域的应急协同与策略优化；
17、各地区的强化学习模型基于本地灾害数据进行更新，将更新后的参数上传至联邦服务器，联邦服务器对各地区的模型参数进行加权融合，生成全局模型，此全局模型结合元学习的快速适应能力，将能够在其他地区快速应对新灾害场景；各地区模型通过联邦学习共享应急经验，提升对相似灾害的应急响应能力。通过联邦学习，不同地区的模型能够共享彼此的灾害应对经验，而无需直接交换数据，保证了数据隐私的同时提升了模型的整体适应性。
18、进一步的，多模态数据，包括历史灾害数据、现场传感器数据、卫星图像数据以及社交媒体数据；
19、利用卷积神经网络cnn对卫星图像和社交媒体中的非结构化数据进行特征提取。
20、进一步的，步骤s1中卫星图像处理中的cnn特征提取流程为：
21、设输入的卫星图像大小为，其中表示图像的高度，表示图像的宽度，表示图像的通道数，定义输入图像为矩阵：，其中，表示输入的卫星图像矩阵；
22、通过卷积核提取图像的空间特征，设卷积核为，大小为，并且卷积核在输入图像上执行二维卷积操作，卷积计算公式为：
23、，其中，表示第层卷积后在位置的输出特征图，表示第层卷积核在位置的权重，对于不同的通道进行加权，表示输入图像在卷积窗口中位置，通道的像素值，表示卷积核的高度和宽度，表示在图像中滑动窗口的大小，表示输入的通道数，即卷积核与输入图像的各个通道分别相乘并求和，通过滑动窗口对局部区域的信息进行加权求和，提取出图像的空间特征；
24、在卷积后的结果引入非线性：，其中，表示第层卷积后的激活输出，表示relu激活函数，将负值置为0，正值保持不变，将卷积结果中的负值抑制，提升模型的非线性表达能力；
25、进行池化操作：，其中，
26、表示池化后位置的输出特征图，表示池化区域内的最大值操作，表示池化窗口的高度和宽度，控制池化区域的大小，减少空间维度，保留主要特征；
27、经过多个卷积层和池化层后，输出高维特征图，将特征图展平成向量，得到特征向量，表示为：，其中，表示第层池化后的输出特征图，flatten操作将多维的特征图展开成一维向量。
28、进一步的，步骤s1中社交媒体文本处理中的cnn特征提取流程为：
29、将社交媒体中的文本表示为词向量矩阵，设文本中有个词，每个词通过嵌入层映射为维词向量，定义输入矩阵为：，其中，表示输入的文本词向量矩阵，表示文本中的词数，表示词向量的维度；
30、对文本词向量矩阵进行一维卷积，卷积核的大小为，并在词的维度上滑动，卷积的计算公式为：，其中，表示第层卷积后在位置的输出特征，表示第层卷积核的权重矩阵，表示文本词向量矩阵中第个词的第维词向量值，表示卷积核的高度，即窗口覆盖的词数，此过程提取出文本中局部词序列的信息特征；
31、卷积后的结果通过relu激活函数处理：，其中，relu激活函数对卷积后的结果引入非线性，抑制负值并提升模型的表达能力；
32、对文本的卷积输出进行池化操作压缩特征表示：，其中，表示池化后的特征，表示池化窗口的大小，池化操作帮助模型抓取最重要的特征，减少特征维度；
33、最后，将池化后的文本特征展开为特征向量，表示为：，表示提取出的文本特征向量，表示第层池化后的输出特征；
34、通过cnn卷积、池化、激活以及flatten操作，将卫星图像和社交媒体文本中的非结构化数据转换为结构化的高维特征向量，作为后续模型的输入。
35、进一步地，强化学习模型的训练机制为：
36、模拟各种自然灾害场景（如地震、洪水、火灾等），模型通过不断地交互学习灾害场景中的状态、动作与奖励机制，逐步优化应急决策策略，模型在此过程中寻找应对不同灾害的最优资源分配和行动策略，使之逐步收敛到较优决策，输出强化学习模型的初步应急策略。
37、进一步的，步骤s2中强化学习模型rl构建方式为：
38、基于多模态数据构建状态空间，定义状态空间，设状态为时刻的环境状态描述，，其中，表示卫星图像在时刻的特征向量，表示现场传感器在时刻提供的灾害数据，表示社交媒体数据在时刻的特征向量；
39、定义动作空间，即模型可采取的应急响应措施，动作包括资源调度、救援路线选择，，其中，表示在时刻调度的资源分配（如医疗物资、救援队伍），表示在时刻对撤离路线的优化选择；
40、定义奖励函数反馈应急决策的好坏，设资源调度效率和撤离成功率分别为和，奖励函数定义为：
41、，其中，表示根据状态和资源调度决策的资源分配效率，表示根据状态和撤离路线决策的撤离成功率，表示奖励函数的权重参数；
42、定义策略从状态空间映射到动作空间，策略表示在状态下采取动作的概率，使用深度神经网络表示策略，其参数为：
43、，其中，表示策略的神经网络，参数为，表示在状态下采取动作的概率分布。
44、进一步的，步骤s2中强化学习模型rl构建方式还包括：
45、训练强化学习模型，利用模拟灾害场景，强化学习模型通过交互逐步优化应急决策；
46、最大化未来的累积奖励，折扣累积奖励定义为：
47、，其中，表示从时刻开始未来累积的总奖励，表示折扣因子，取值在，表示往后累加每个未来时间步的奖励的步长；
48、定义策略梯度算法损失函数为负的预期奖励：
49、，其中，表示损失函数，优化目标是最小化损失函数，表示策略下的累积奖励的期望；
50、在训练过程中，通过梯度下降更新策略的参数：
51、，其中，表示学习率，控制参数更新的步长，、表示累积奖励关于参数的梯度。
52、进一步的，步骤s2中采用强化学习模型模拟灾害场景，包括：
53、地震场景中，状态包含来自传感器的震动数据、卫星图像的建筑物倒塌信息和社交媒体中人群密集度，模型选择调度资源到不同救援地点和最优的撤离路线；
54、火灾场景中，状态包含现场温度、烟雾浓度传感器数据和卫星图像中的火灾蔓延情况，模型根据火灾的进展调度消防资源和制定撤离路线；
55、洪水场景中，基于传感器提供水位上升数据和卫星图像中的积水范围，在时间有限的情况下调度救援物资并输出撤离方案；
56、通过多次迭代，强化学习模型根据实时场景中的反馈进行更新，策略的优化目标是通过不断调整资源调度和撤离路线决策，最大化累积奖励；
57、每次执行完应急任务后，计算累积奖励，并更新策略参数；
58、根据不同灾害场景中调度资源的效率，模型根据奖励函数反馈调整的策略，保证资源快速到达受灾区域，
59、不断模拟不同撤离路线的成功率，调整的选择，保证疏散人群的安全性和快速性。
60、进一步的，步骤s3中，神经网络gnn模型构建方式为：
61、将应急资源和关键设施（如医院、救援队伍、物资点等）建模为图中的节点，将不同区域的道路、通信线路建模为边，形成一个动态网络结构，每个节点代表一个目标区域，边表示区域之间的连通性；
62、通过多模态数据为每个节点和边分配特征，节点的特征包括资源的可用性、需求量，边的特征包括资源运输的距离、时间；
63、gnn通过在图结构中进行信息传播，将每个节点和其邻居节点的信息进行交换和更新，每个节点在多轮传播后，累积来自其他节点的状态信息，基于当前的灾害动态和资源分配状态，gnn逐步优化整个图的资源调度方案；
64、gnn能够有效整合整个灾害场景的资源网络，帮助模型从全局视角优化资源调度，避免局部最优，随着灾害进展，gnn通过信息传播机制，能够及时调整应急方案，提升应急资源调度的实时性和准确性，gnn通过为强化学习模型提供更优的资源调度输入，进一步提升了决策的有效性。
65、进一步的，gnn利用其强大的图结构处理能力，对资源的动态分配进行优化，随着灾害进展，gnn根据灾害现场的实时变化，生成动态资源分配方案，对跨区域资源的分配进行调整，gnn生成的动态资源分配方案作为强化学习模型的输入，rl模型根据变化后的资源情况重新优化策略；gnn模型的输出不仅优化资源分配，还作为强化学习模型的反馈，结合灾害现场的多模态数据，进一步训练强化学习模型，使其能在不同灾害场景中做出更优的应急决策，经过gnn优化后的资源分配策略，并作为输入重新训练强化学习模型，提升了模型的应急响应实时性。
66、本发明有益效果为：
67、本发明，从多种灾害场景中提取共性，在面对全新灾害时只需少量数据即可快速调整决策，有效解决了现有模型在面对新自然灾害或未曾见过场景时表现不佳的问题，减少了模型重新训练所需的时间，使得应急响应更加灵活。
68、本发明，引入多模态数据处理，利用卷积神经网络cnn对卫星图像、传感器数据、社交媒体信息进行深度特征提取，使得应急模型能够更全面、准确地获取和处理来自多种数据源的信息，极大提升模型对灾害状态的感知能力。
69、本发明，强化学习模型rl，通过结合图神经网络gnn，能够更好地处理复杂网络结构中的资源调度问题，实时动态地优化资源分配和撤离路线。
70、本发明，通过联邦学习实现了各地区应急模型的协同工作，各地区的模型能够共享应急经验和优化参数。
71、本发明，通过元学习和联邦学习的结合，使模型在提取不同灾害场景共性的同时，能够利用不同地区的数据和经验，进一步减少灾害之间差异导致的适应困难，使模型能够应对差异较大的灾害场景，如同时处理地震、火灾和洪水等不同类型的灾害任务。
1.一种基于人工智能的安全应急大模型构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的安全应急大模型构建方法，其特征在于，多模态数据，包括历史灾害数据、现场传感器数据、卫星图像数据以及社交媒体数据；
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的安全应急大模型构建方法，其特征在于，步骤s1中卫星图像处理中的cnn特征提取流程为：
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的安全应急大模型构建方法，其特征在于，步骤s1中社交媒体文本处理中的cnn特征提取流程为：
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的安全应急大模型构建方法，其特征在于，强化学习模型的训练机制为：
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的安全应急大模型构建方法，其特征在于，步骤s2中强化学习模型rl构建方式为：
7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的安全应急大模型构建方法，其特征在于，步骤s2中强化学习模型rl构建方式还包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的安全应急大模型构建方法，其特征在于，步骤s2中采用强化学习模型模拟灾害场景，包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的安全应急大模型构建方法，其特征在于，步骤s3中，神经网络gnn模型构建方式为：
10.根据权利要求9所述的一种基于人工智能的安全应急大模型构建方法，其特征在于，gnn根据灾害现场的实时变化，生成动态资源分配方案，对跨区域资源的分配进行调整，gnn生成的动态资源分配方案作为强化学习模型的输入。
