【摘 要】
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从居民类警情处置特点出发，根据业务需求将繁杂无序的火场文书数据按照出车、现场侦察、进攻疏散、收残四个不同阶段的提示内容进行归类。在梳理成业务逻辑图的基础上，着重研究人工智能如何与消防居民类警情辅助决策结合，提出将CNN（卷积神经网络）词袋模型应用到消防业务逻辑流程上，并利用历史警情加以验证。实验证明基于卷积神经网络的消防智能决策系统从精度上可以满足实战的需求。
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从居民类警情处置特点出发，根据业务需求将繁杂无序的火场文书数据按照出车、现场侦察、进攻疏散、收残四个不同阶段的提示内容进行归类。在梳理成业务逻辑图的基础上，着重研究人工智能如何与消防居民类警情辅助决策结合，提出将CNN（卷积神经网络）词袋模型应用到消防业务逻辑流程上，并利用历史警情加以验证。实验证明基于卷积神经网络的消防智能决策系统从精度上可以满足实战的需求。
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