基层治理辅助决策数据处理方法及数据处理平台与流程

本发明涉及基层治理和智能决策支持系统，尤其涉及基层治理辅助决策数据处理方法及数据处理平台。

背景技术：

1、传统的人工处理方式已经难以应对日益复杂的基层治理需求，特别是在现代城市中，事件类型多样且频率高，需要及时和准确的决策支持。为此，现代基层治理逐渐依赖智能化和数据驱动的技术手段，帮助提升管理效率和决策精度。

2、现有的基层治理技术（中国发明专利，公开号：cn117271847a，名称：基于大模型的基层治理业务辅助处理方法和系统）主要依赖于基于大模型的业务辅助处理方法。这些技术通过构建基层治理事件模型，结合标注标签的事件数据进行模型训练，并在模型已训练范围内对事件进行分类和分析。虽然这一技术能够在一定程度上提高事件处理的效率，但仍然存在一些明显的不足：

3、现有技术的模型训练依赖于预定义的规则和标签，这使得系统在面对未预见的复杂事件时表现不佳；由于模型训练周期和数据标注的局限性，当事件类型或数据超出模型训练的范围时，系统的响应准确性会显著下降；

4、由于安全性原因，现有技术将模型部署在内网环境中，限制了模型访问互联网内容的能力；这虽然提高了数据安全性，但也导致了系统在处理与外部数据相关的事件时缺乏灵活性和更新能力；

5、现有技术主要依赖静态规则和模型的推理，缺乏动态调整和优化的能力，这在事件发展迅速或情况复杂多变时表现尤为不足。

技术实现思路

1、针对上述现有技术存在的诸多问题，本发明提供基层治理辅助决策数据处理方法及数据处理平台，本发明通过多层次的递归优化和实时反馈机制，结合虚拟环境模拟和多维概率网络，形成了一套动态且高度灵活的决策支持系统；其核心在于利用先进的算法和数据处理技术，实现了从事件数据的采集、处理、优化到执行的全流程智能化；最终，这一系统显著提升了基层治理中的决策效率和准确性，确保了对复杂事件的高效响应。

2、一种基层治理辅助决策数据处理方法，包括以下步骤：

3、采集事件数据，进行数据的预处理，并根据事件类型和紧急程度对预处理后的事件数据进行分类和优先级设定，生成高优先级事件数据；

4、将高优先级事件数据分配至多个分布式智能节点，各分布式智能节点对高优先级事件数据进行事件分类、特征提取和初步决策，通过变换数据模型和混合推理系统生成初步决策数据，随后通过非线性决策反馈机制优化初步决策数据，生成优化初步决策数据；

5、将优化初步决策数据分发至多个层次的模型，并通过跨层次递归优化算法对各层次模型的优化结果进行递归调用和协同优化，生成跨层次递归优化数据；

6、基于跨层次递归优化数据，创建虚拟环境进行事件处理路径的模拟，并通过多维概率网络进行路径优化，最终生成最优路径数据；

7、基于最优路径数据执行事件处理，分析执行结果并进行自适应调整，将优化后的决策数据更新至全局知识库，并同步至分布式智能节点。

8、优选的，所述数据预处理包括对事件数据进行噪声去除，使用去噪算法过滤事件数据中的环境噪声；对事件数据进行格式转换，将不同来源的数据统一为标准化格式；对事件数据进行特征提取，通过特征提取算法识别并提取关键特征。

9、优选的，所述分类和优先级设定步骤通过基于事件类型和紧急程度的算法实现，其中，紧急程度通过计算事件的潜在影响和处理时间要求来设定，生成的高优先级事件数据包含时间敏感性和处理紧迫性的综合指标。

10、优选的，变换数据模型通过以下计算表达式对事件数据特征进行动态调整：

11、

12、其中，表示变换后的特征数据；表示与事件类型相关的变换函数；表示事件数据的初始特征；表示与事件类型特征相关的参数。

13、优选的，所述混合推理系统包括规则推理模块和统计推理模块，规则推理模块依据预定义的规则集对结构化数据进行逻辑推理，统计推理模块基于概率模型对非结构化数据进行统计分析，两者结合生成初步决策数据。

14、优选的，通过以下非线性映射函数对初步决策数据进行优化：

15、

16、其中，表示优化后的初步决策数据；表示非线性映射函数；表示初步决策数据；表示反馈回路中的累积权重因子。

17、优选的，所述优化初步决策数据分发至多个层次的模型，并通过以下递归优化表达式对多个层次模型的优化结果进行递归调用和协同优化：

18、

19、其中，表示第次递归优化数据；表示部门模型优化数据；表示事件类型模型优化数据；、和分别表示递归优化过程中的权重系数。

20、优选的，所述创建虚拟环境，虚拟环境根据历史数据和实时数据进行模拟驱动学习，并通过多维概率网络对事件处理路径的模拟结果进行概率推断和路径优化，其中，路径优化通过以下表达式进行选择：

21、

22、其中，表示最优路径的概率值；表示第个路径的模拟结果概率。

23、优选的，所述基于最优路径数据执行事件处理，实时收集执行结果数据，通过自适应算法分析执行结果，生成校正决策数据，并将校正决策数据输入全局知识库，对全局知识库中的决策规则和模型进行更新，将更新后的全局知识库数据同步至所有分布式智能节点。

24、一种用于实施所述基层治理辅助决策数据处理方法的系统，包括：

25、数据采集模块，用于采集事件数据，并对所述事件数据进行噪声去除、格式转换和特征提取，生成标准化的事件数据；

26、数据分类与优先级设定模块，用于根据事件类型和紧急程度对标准化的事件数据进行分类和优先级设定，生成高优先级事件数据；

27、分布式智能节点模块，包括多个分布式智能节点，用于接收高优先级事件数据，对高优先级事件数据进行事件分类、特征提取，并通过变换数据模型和混合推理系统生成初步决策数据，随后通过非线性决策反馈机制优化初步决策数据，生成优化初步决策数据；

28、跨层次递归优化模块，用于将优化初步决策数据分发至多个层次的模型，并通过跨层次递归优化算法对各层次模型的优化结果进行递归调用和协同优化，生成跨层次递归优化数据；

29、事件认知与模拟模块，用于基于跨层次递归优化数据创建虚拟环境，进行事件处理路径的模拟，并通过多维概率网络对模拟结果进行路径优化，生成最优路径数据；

30、执行与反馈模块，用于基于最优路径数据执行事件处理，收集并分析执行结果数据，进行自适应调整，生成校正决策数据，并将校正决策数据更新至全局知识库；

31、全局知识库模块，用于存储和更新优化后的决策数据，并将更新后的数据同步至多个分布式智能节点，以确保系统能够持续优化和应对未来的事件处理需求。

32、相比于现有技术，本发明的优点及有益效果在于：

33、本发明通过跨层次递归优化算法，实现了不同层次模型之间的协调和全局最优决策；这一技术克服了现有技术中模型局限性的问题，能够在面对复杂事件时灵活调整和优化决策路径；

34、本发明通过实时反馈机制和自适应算法，实现了决策的动态优化和持续改进；这使得系统能够在事件处理过程中根据实际执行情况不断优化决策，提高了决策的准确性和执行效果；

35、本发明通过虚拟环境模拟和多维概率网络，实现了事件处理路径的高效优化；这一技术不仅解决了现有技术中数据交互的局限性，还大大提高了系统在复杂环境中进行多维度分析和最优路径选择的能力。