基于DBN深度学习算法的一站式诉求响应预测方法OACSTPCD

为了提高诉求响应的速度,提出了基于机器学习的一站式诉求响应技术。在物理架构中采用事故数据记录器(ADR)服务器和数字化X线摄影术(DR)运行管理,实现一站式诉求响应;利用建模工具来构建例图进行描述诉求响应的运行细节,通过逻辑架构的感知层、网络层和应用层,实现了对一站式诉求响应的逻辑分析;利用机器学习预测方式和深度置信网络(DBN),实现一站式诉求响应的预测。实验表明,在进行对响应的速度进行测试时,所提出的系统响应所需时间最少为1.1 s,在进行对响应预测的准确性测试时,响应预测的准确性最高为97%。