預警系統中的智能方法綜述

勞驍賢 錢 程，2，3 李春光，3

（1.浙江大學信息與電子工程學院，浙江杭州 310027；2.浙江大學工程師學院，浙江杭州 310015；3.浙江大學寧波研究院，浙江寧波 315100）

1 引言

預警系統［1］是一種在危險發生之前，根據以往規律和當前觀測識別異常，進而發出警示信號的系統。一個良好的預警系統既可以幫助消息接收者及時應對危險從而規避傷害，也可以幫助系統構建者及時發現異常從而消除危險。當下，預警系統廣泛應用于各個領域，如自然災害預警、金融風險預警、網絡安全預警、交通安全預警等，實現了巨大的經濟效益和社會效益。

在傳統預警系統中，專家通過自身的經驗和直覺對警情進行分析和判斷。然而，他們難以及時處理大量信息并作出決策，且作出的決策比較主觀。決策的滯后性和主觀性使得預警的有效性難以得到保證。為了實現自動預警，部分研究者試圖根據警兆和警情的邏輯關系建立物理模型來實現預警。建立精確的物理模型、篩選恰當的指標以及確定合適的指標權重需要對預警場景有深入的理解，不同專家的理解不同，因此在建立模型、確定指標以及各指標權重時會帶來一定的主觀性。在復雜場景中，模型、指標以及各指標權重的確定很困難，依賴物理模型的方法效率低下。借助數理統計技術，如相關性分析、假設檢驗等，可以從一定程度上緩解上述方案主觀、低效的問題，然而統計方法需要對數據的分布等作出假設，在復雜場景中，這些假設很難貼合實際，會影響預警性能。……