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龍圖騰網獲悉中國礦業大學;江蘇中礦安華科技發展有限公司申請的專利基于雙重指標聚類的工人不安全行為趨勢預測方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120354249B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510850816.1，技術領域涉及：G06F18/2415；該發明授權基于雙重指標聚類的工人不安全行為趨勢預測方法和系統是由李爽;劉藍予;黃晨晨;王楚;韓世鋒;曹文敬;楊贇;賈光瑞;喬江;王雙偉;袁林雨;賀超;王建清;虎東成;楊煌;張祎;王旭茗;解曉倩設計研發完成，并于2025-06-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于雙重指標聚類的工人不安全行為趨勢預測方法和系統在說明書摘要公布了：本發明涉及趨勢預測技術領域，具體而言，涉及基于雙重指標聚類的工人不安全行為趨勢預測方法和系統。該方法包括：對全量煤礦工人進行分層采樣；構建基礎風險指標和不安全行為風險指標；基于基礎風險指標和不安全行為風險指標對全量煤礦工人中個人、班組或區隊進行kmeans聚類；構建貝葉斯判別模型，并基于貝葉斯判別模型對全量煤礦工人中個人、班組或區隊進行類簇劃分；基于類簇劃分的結果對全量煤礦工人中個人、班組或區隊的不安全行為進行預測，并制定相應的預防安全教育計劃與預防管控措施。這樣就解決了現有預測方法無法同時適用于基礎風險指標和不安全行為風險指標的問題。

本發明授權基于雙重指標聚類的工人不安全行為趨勢預測方法和系統在權利要求書中公布了：1.基于雙重指標聚類的工人不安全行為趨勢預測方法，其特征在于，包括： 對全量煤礦工人進行分層采樣； 基于采樣工人的個人基礎指標、安全教育指標、工作情況指標和健康生理指標構建基礎風險指標； 基于采樣工人的個人不安全行為事件構建不安全行為風險指標，所述個人不安全行為事基于造成事故維度、意識維度和整體維度獲得； 基于所述基礎風險指標和不安全行為風險指標對全量煤礦工人中個人、班組或區隊進行kmeans聚類； 構建貝葉斯判別模型，并基于貝葉斯判別模型對全量煤礦工人中個人、班組或區隊進行類簇劃分； 基于所述類簇劃分的結果對全量煤礦工人中個人、班組或區隊的不安全行為進行預測，并制定相應的預防安全教育計劃與預防管控措施； 所述對全量煤礦工人中個人、班組或區隊的所述基礎風險指標和不安全行為風險指標進行kmeans聚類，包括： 對全量煤礦工人中個人、班組或區隊的所述基礎風險指標和不安全行為風險指標進行量化； 初始化k值為2，對量化后的基礎風險指標和不安全行為風險指標進行聚類； 完成初始化k值的聚類后，將k的值從初始值遞增，再次對量化后的基礎風險指標和不安全行為風險指標進行聚類； 每次聚類結束后，計算各簇內數據誤差平方和； 根據每次聚類的數據誤差平方和繪制關于k的折線圖； 根據所述折線圖使用肘部法確定最優k值； 選取最優k值對應的聚類結果作為kmeans聚類的聚類結果； 其中，k是聚類數； 所述計算各簇內數據誤差平方和，其公式為： ； 其中，SSE是數據誤差平方和，m是樣本總數，是第i個樣本，是第j個類簇的中心點，是指示函數，是樣本與簇中心之間的歐氏距離平方，且當屬于時，的值為1，反之則為0； 所述構建貝葉斯判別模型，并基于貝葉斯判別模型對全量煤礦工人中個人、班組或區隊進行類簇劃分，包括： 基于聚類結果的每個類簇，計算每個類簇的先驗概率； 基于聚類結果的每個類簇，估計每個類簇的條件概率密度函數； 根據貝葉斯定律，計算全量煤礦工人中個人、班組或區隊屬于聚類結果中各個類簇的后驗概率，其公式為： ； 其中，為后驗概率，為先驗概率，為條件概率密度函數，為樣本x的邊緣概率； 將全量煤礦工人中個人、班組或區隊分配到聚類結果中后驗概率最大的類簇中。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國礦業大學;江蘇中礦安華科技發展有限公司，其通訊地址為：221116 江蘇省徐州市銅山區大學路1號中國礦業大學南湖校區；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。