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龙图腾网获悉山东新云鹏电气有限公司申请的专利一种矿山风险智能决策方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119809356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510293262.X，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种矿山风险智能决策方法及系统是由张玉振;骆魁;司延平设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿山风险智能决策方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种矿山风险智能决策方法及系统，涉及矿山风险评估技术领域，所述方法包括：采集矿山的实时数据、历史数据、历史数据的类型和历史风险策略；构建风险决策模型，利用历史数据和历史风险策略对风险决策模型进行训练，得到训练后的风险决策模型；将实时数据输入训练后的风险决策模型，得到实时风险策略。本申请通过构建风险决策模型判别异常的实时数据，基于异常的实时数据的条件概率对贝叶斯网络子模型的条件概率表进行更新，以优化贝叶斯网络模型，提高了贝叶斯网络模型结构对于矿山风险动态变化环境的适应性，进一步提高了矿山风险评估结果的准确性。

本发明授权一种矿山风险智能决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种矿山风险智能决策方法，其特征在于，包括： 数据采集：采集矿山的实时数据、历史数据、历史数据的类型和历史风险策略； 模型构建：构建风险决策模型，风险决策模型包括识别子模型、贝叶斯网络子模型和决策子模型；所述识别子模型为孤立森林模型，决策子模型为长短期记忆网络模型； 模型训练：利用历史数据和历史风险策略对风险决策模型进行训练，得到训练后的识别子模型、训练后的贝叶斯网络子模型和训练后的决策子模型；包括：利用历史数据训练识别子模型，得到训练后的识别子模型，利用历史数据以及历史数据的风险类别标签分别训练半马尔科夫子模型和贝叶斯网络子模型，得到训练后的半马尔科夫子模型和训练后的贝叶斯网络子模型，利用历史数据以及对应的历史风险策略训练决策子模型，得到训练后的决策子模型； 第一识别：将实时数据输入训练后的识别子模型，得到异常的实时数据，记为第一数据，将第一数据中出现异常的数据的类型整合为第一组合； 第一计算：基于历史数据、第一数据和第一组合，根据条件概率计算公式，计算目标条件概率； 第一判别：判断目标条件概率是否属于训练后的贝叶斯网络子模型的条件概率表： 若是，则执行第一评估的步骤； 若否，则执行第一优化的步骤； 第一优化：将目标条件概率添加至训练后的贝叶斯网络子模型的条件概率表，获得新的贝叶斯网络子模型，将新的贝叶斯网络子模型更新为训练后的贝叶斯网络子模型； 第一评估：将第一数据输入训练后的贝叶斯网络子模型，得到第二数据； 策略获取：将第二数据输入训练后的决策子模型，得到实时风险策略。

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