帶區(qū)間參數(shù)影響圖在紅外探測(cè)警報(bào)處理中的應(yīng)用

周慶芳

摘 要：隨著物聯(lián)網(wǎng)智慧小區(qū)建設(shè)的發(fā)展，針對(duì)小區(qū)里因各種不確定因素造成的大量警情誤報(bào)情況引入影響圖，將風(fēng)險(xiǎn)決策理論與帶區(qū)間參數(shù)的影響圖有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，建立用于警報(bào)處理的決策分析模型，為小區(qū)安防控制中心降低因智能家居安防紅外探測(cè)器的頻繁誤報(bào)、提高小區(qū)警情處理的效率提供一種途徑。

關(guān)鍵詞：智慧小區(qū)；帶區(qū)間參數(shù)影響圖；家居安防

一、理論基礎(chǔ)

1.影響圖概念

影響圖是Howard和Matheson于1984年提出的一種基于不確定信息表達(dá)和求解復(fù)雜決策問(wèn)題的圖模型。基于影響圖， 決策者在理解變量語(yǔ)義時(shí)不容易混淆，而且能夠有效地進(jìn)行決策分析和不確定性推理，找出能獲得最大期望效用的優(yōu)化決策。

2.帶區(qū)間參數(shù)的影響圖

在傳統(tǒng)影響圖中，決策者的信念和偏好是用點(diǎn)值參數(shù)描述的，即描述變量間的依賴關(guān)系的條件概率為點(diǎn)概率，描述決策者偏好的效用函數(shù)值是精確的實(shí)數(shù)值。決策過(guò)程中由于對(duì)決策環(huán)境的不完全了解、先驗(yàn)知識(shí)或經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的缺乏、決策者之間意見(jiàn)不統(tǒng)一等因素都會(huì)導(dǎo)致決策的不精確。圖1是一個(gè)帶區(qū)間參數(shù)的影響圖。

二、帶區(qū)間參數(shù)影響圖在紅外探測(cè)器警報(bào)處理決策中的應(yīng)用

1.決策和決策結(jié)果分析

應(yīng)用在影響圖里是決策的問(wèn)題，而一個(gè)決策的結(jié)果可以有效用來(lái)表示。決策節(jié)點(diǎn)在本模型的意義是，當(dāng)小區(qū)的安防中心接收到來(lái)自戶主的紅外探測(cè)器警報(bào)后是否要安排警衛(wèi)前往查視，即動(dòng)作為“處理”或者“忽略”。

2.影響圖圖形決策結(jié)構(gòu)

根據(jù)上文的分析，小區(qū)安防中心紅外探測(cè)器警報(bào)處理決策模型用完整的影響圖圖形表示，如圖2所示。

通過(guò)式2-1并結(jié)合吉布斯抽樣算法便可以計(jì)算在一定的總體誤報(bào)性（A）概率下，警報(bào)處理決策的期望效用。

算式2-1中，d*i為第i個(gè)可執(zhí)行方案，d*i∈D*，D*為可行方案集（i=1，2…n，n為D*包含的決策方案?jìng)€(gè)數(shù)）；aj為第j個(gè)自然狀態(tài)，aj∈A，A為總體誤報(bào)性概率的狀態(tài)集（i=1，2…k，k為A包含的自然狀態(tài)個(gè)數(shù)）；EU（d*i）為在實(shí)施決策方案d*i時(shí)的期望效用，P（aj）為總體風(fēng)險(xiǎn)（A）在狀態(tài)j時(shí)的概率，U（d*i，aj）為在總體風(fēng)險(xiǎn)（A）的狀態(tài)j中實(shí)施第i個(gè)決策方案時(shí)的效用值。

本文將帶區(qū)間參數(shù)的影響圖分析方法和風(fēng)險(xiǎn)決策理論相結(jié)合，為減少小區(qū)安防中心因誤報(bào)頻繁而導(dǎo)致的巨大工作量提供了一種決策建議。隨著信息的動(dòng)態(tài)變化，該模型有利于物聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式發(fā)展，有助于通過(guò)大數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)做出科學(xué)地判斷和推理，同時(shí)也簡(jiǎn)化了小區(qū)安防中心不必要的工作量，并有效進(jìn)行大范圍的安全防控。

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