摘要
本发明涉及安全评估技术领域,具体公开了一种基于物联网的智慧校园安全评估方法,方法包括数据收集与处理、安全指标选取、构建评价矩阵、计算指标权重、指标综合评价和结果决策。本方案构建随机森林,采用分裂装袋集成学习筛选出特征集合,并基于该特征集合构建新的随机森林模型进行训练,确保最终选择的特征在全部数据上同样具有较高的重要性;通过计算信息熵,衡量每个安全指标的离散程度,提高权重评估的科学性,量化每个安全指标的权重并计算冗余度,更好地理解指标的有效性;计算加权决策矩阵增强安全评估的精准性,使得更重要的指标在评估中发挥更大作用,量化每个指标的相对优劣,便于后续的排序和决策,为安全改进提供可靠依据。
技术关键词
设备监测数据
指标
智慧校园
随机森林模型
信息熵
冗余度
装袋方法
矩阵
验证特征
训练集数据
生成特征
联网设备
决策
熵值法
有效性
数值
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工作状态数据
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时间段
分布直方图
指标
指标
样本生成方法
编码特征
模型训练方法
排序模型