基于多模态知识图谱的园区多级智能推理预警系统

本发明针对传统园区预警系统存在数据孤岛、误报率高、响应滞后等问题，提出了一种融合物联网感知数据与领域知识图谱的智能预警系统，适用于化工、物流、制造等行业的园区安全防控。知识图谱是建模现实世界中客观对象之间联系的理想工具，通过构建面向智慧园区安全管理领域知识图谱与融合智能推理算法，能够有效解决数据孤岛问题，并显著提升园区风险预警的准确性和时效性。具体地，本发明将在多模态知识图谱建模、三级预警推理引擎和自适应优化机制三个方面设计自下而上的一整套预警系统，构建满足当前智能化和节省人力成本的园区预警需求。多模态知识图谱涉及六类本体概念，包含不同数据类型，包括设备拓扑关系、环境参数关联、应急预案、风险分析、攻击行为模拟和资产属性模型。三级预警推理包含规则推理、子图匹配推理和链路预测推理。自适应优化技术旨在构建反馈学习机制，将每次预警处置结果纳入知识图谱，持续优化对象关系权重。在预警模拟仿真实验中，本专利方案实现误报率降低42％，应急响应速度提升60％的效果，证明了方案的可行性和有效性。