基于Train2Vec的消防培训数据分类

• 作者: 董慧 程岗 杨立红 孟笛 贾可佳 陈超
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 关键词: 消防培训向量 混合现实 降维 消防培训 相似度 培训数据分类
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 软件与算法|Software and Arithmetic
• 页码范围: 2232-2239
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2021.08.019

摘要

为提高消防培训效果,提出一种基于深度神经网络的对混合现实消防培训数据分类的模型.通过T rain2Vec将受训人员在混合现实火灾场景中进行消防培训时所产生的过程数据、生理数据构建为多维培训向量;通过对生成的多维培训向量进行相似度求解,实现将受训人员进行分类的功能,即归为专业消防人员、应对火灾经验丰富人员、未经历过火灾心理素质良好人员和未经历过火灾心理素质较差人员中的某类,为其生成个性化的应对火灾建议和消防培训任务,达到提升培训效果的目的.实验结果表明,该T rain2Vec模型预测的身份信息的准确率为92.00％,可以实现受训人员的正确分类,从而实现个性化消防培训.