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申请/专利权人：北京建筑大学

摘要：本申请涉及智能评价领域，其具体地公开了一种基于深度学习的老城社区韧性评价系统，其通过获取待评估老城社区的经济数据、社会数据、环境数据和基础设施数据，并利用基于深度学习神经网路的数据处理和分析算法来对所述待评估老城社区的经济数据、社会数据、环境数据和基础设施数据进行语义理解和分析，以此基于待评估老城社区的多模态数据表征特征来智能地评估老城社区的韧性等级。通过这样的方式，系统可以自动处理和分析老城社区的情况，以便更全面地评估社区韧性，减少了主观偏差的影响，提高了评估结果的可靠性，从而为决策者提供基于证据的评估结果，并支持制定有效的社区韧性提升策略。

主权项：1.一种基于深度学习的老城社区韧性评价系统，其特征在于，包括：待评估老城社区数据获取模块，用于获取待评估老城社区的经济数据、社会数据、环境数据和基础设施数据；数据语义编码模块，用于对所述待评估老城社区的经济数据、社会数据、环境数据和基础设施数据进行语义编码以得到经济数据语义编码特征向量、社会数据语义编码特征向量、环境数据语义编码特征向量和基础设施数据语义编码特征向量；特征语义强化模块，用于将所述经济数据语义编码特征向量、所述社会数据语义编码特征向量、所述环境数据语义编码特征向量和所述基础设施数据语义编码特征向量通过特征语义强化模块以得到强化经济数据语义编码特征向量、强化社会数据语义编码特征向量、强化环境数据语义编码特征向量和强化基础设施数据语义编码特征向量；共空间嵌入映射模块，用于将所述强化经济数据语义编码特征向量、所述强化社会数据语义编码特征向量、所述强化环境数据语义编码特征向量和所述强化基础设施数据语义编码特征向量分别进行共空间嵌入映射以得到映射后经济数据语义编码特征向量、映射后社会数据语义编码特征向量、映射后环境数据语义编码特征向量和映射后基础设施数据语义编码特征向量；特征多模态融合模块，用于使用基于全连接层的特征多模态融合器对所述映射后经济数据语义编码特征向量、所述映射后社会数据语义编码特征向量、所述映射后环境数据语义编码特征向量和所述映射后基础设施数据语义编码特征向量进行处理以得到待评估老城社区多模态表征特征向量作为待评估老城社区多模态表征特征；评估结果生成模块，用于基于所述待评估老城社区多模态表征特征，得到评估结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京建筑大学 基于深度学习的老城社区韧性评价系统