云平台是采用虚拟化技术将一台物理主机分割成若干个相互隔离的虚拟专用主机，每个云平台拥有独立的CPU、内存、硬盘、IP和带宽!随着人工智能的发展，人工智能涉及的研究范围越来越广，随之发展起来的人工智能服务所能实现的功能也越来越多，主要包括语音识别、图像识别、自然语言处理和推荐系统等等!人工智能服务给人们生活带来了诸多便利，提升了人们的生活品质。目前人工智能服务直接部署在物理机上的应用服务器内，并提供相应的API，应用程序编程接口)以通过调用实现相应的功能.

　　随着人工智能的发展，人工智能涉及的研究范围越来越广，随之发展起来的人工智能服务所能实现的功能也越来越多，主要包括语音识别、图像识别、自然语言处理和推荐系统等等！人工智能服务给人们生活带来了诸多便利，提升了人们的生活品质！目前人工智能服务直接部署在物理机上的应用服务器内，并提供相应的API，应用程序编程接口)以通过调用实现相应的功能！在现实生活中，有许多领域在进行工作命令的时候，长时间的实施工作命令容易使工作产生异常，因此需要预警系统以提醒通知相关人员注意以及做好相对应的工作!

　　在安全生产中,事故及隐患时有发生,构建完善的安全预警模型和系统,对灾害和事故的预防具有重要意义.由于预警系统需要进行大量的数据处理,同时要求很高的响应速度,常规处理环境和模式存在诸多不足!因此,基于云和大数据处理环境,设计预警模型和系统是一种理想选择！基于云计算平台和大数据处理层融合的预警系统运行支撑环境,使得云平台可以透明向大数据处理层按需提供计算和存储资源.同时,针对数据分布存储和访问过程中,存在的传输时延开销,提出了一种优化的MapReduce数据处理模型。

　　但是人工智能目前还没有与云平台相结合形成较为有效的报警系统。为此提出一种基于云平台的人工智能预警系统.云智能预警系统，是智能检测病毒技术！它能在病毒活动早期侦测并阻断病毒的破坏行为，通过云查杀技术消灭流行病毒。云智能预警系统采用智能检测、增量式查杀技术，无需资源占用，不影响电脑运行速度.在安全生产中,事故及隐患时有发生,构建完善的安全预警模型和系统,对灾害和事故的预防具有重要意义!由于预警系统需要进行大量的数据处理,同时要求很高的响应速度,常规处理环境和模式存在诸多不足!

　　(研究并提出了一种用于灾害预警的BP神经网络的分布并行算法,针对传统BP神经网络算法的局限性,基于MapReduce实现了预警学习过程的分布并行化,可提高预警学习的效率。(基于上述方法,设计和实现了分布式安全预警系统,结合云计算平台、MapReduce任务调度策略的优化以及改进的BP神经网络分布并行算法实现灾害预警！云平台是采用虚拟化技术将一台物理主机分割成若干个相互隔离的虚拟专用主机，每个云平台拥有独立的CPU、内存、硬盘、IP和带宽!

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　　人工智能服务给人们生活带来了诸多便利，提升了人们的生活品质。目前人工智能服务直接部署在物理机上的应用服务器内，并提供相应的API，应用程序编程接口)以通过调用实现相应的功能。在现实生活中，有许多领域在进行工作命令的时候，长时间的实施工作命令容易使工作产生异常，因此需要预警系统以提醒通知相关人员注意以及做好相对应的工作.但是人工智能目前还没有与云平台相结合形成较为有效的报警系统。为此提出一种基于云平台的人工智能预警系统。