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龙图腾网获悉广东美电贝尔科技集团股份有限公司申请的专利一种基于人工智能的执勤效能综合评价方法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：CN119740990B 。

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：202510229597.5，技术领域涉及：G06Q10/105；该发明授权一种基于人工智能的执勤效能综合评价方法是由曹巧荣;赵鹏设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的执勤效能综合评价方法在说明书摘要公布了：本发明涉及执勤效能技术领域，具体地说，涉及一种基于人工智能的执勤效能综合评价方法。其包括以下步骤：确立效能评估的具体目标，并确定用于评价执勤效能的关键指标；根据确定的指标收集与评价相关的执勤数据；使用极端梯度提升模型分析执勤数据，并基于执勤评分规则评估执勤效能。本发明设计通过使用极端梯度提升模型等先进的机器学习算法，结合特征选择过程，能够有效识别影响执勤效能的关键因素，从而提供更加准确和公正的评估结果。这不仅有助于更真实地反映执勤人员的工作表现，还能够促进绩效管理的透明性和科学性，考虑了执勤数据随时间和环境变化的特点，通过引入动态调整机制，使得模型能够更好地适应实际工作中的复杂情况。

本发明授权一种基于人工智能的执勤效能综合评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的执勤效能综合评价方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、确立效能评估的目标，并确定用于评价执勤效能的指标； S2、根据评价执勤效能的指标收集与评价相关的执勤数据； S3、使用极端梯度提升模型分析执勤数据，针对光线暗的夜间执勤，对极端梯度提升模型进行优化，根据模型的分析结果，基于执勤评分规则评估执勤效能，包括以下步骤： S3.1、对执勤数据进行预处理； S3.2、通过执勤特征选择模型提取出与执勤响应时间的相关特征，包括以下步骤： S3.21、从执勤数据中生成新的特征； S3.22、对新的特征进行标准化处理，使每个特征的均值为0，标准差为1； S3.23、构建执勤特征选择模型，考虑执勤响应时间偏态分布，对执勤特征选择模型进行优化，再针对执勤数据的动态变化，对执勤特征选择模型进一步优化； 其中，执勤特征选择模型为： ； 考虑执勤响应时间偏态分布，对执勤特征选择模型进行优化： ； 针对执勤数据的动态变化，对执勤特征选择模型进一步优化： ； 其中，表示执勤特征选择模型的特征系数；表示最佳特征系数估计值；表示考虑执勤响应时间偏态分布后的最佳特征系数估计值；表示针对执勤数据的动态变化后的最佳特征系数估计值；表示使后式达到最小值时的取值；表示执勤数据记录的数量；表示第个执勤数据记录的目标变量；表示第个执勤数据记录的特征向量；表示特征对应的模型系数；表示特征的数量；表示正则化参数；表示执勤数据记录的索引；表示特征向量的索引；表示基于数据分布动态调整的参数；表示控制特征在动态变化条件下权重对模型复杂度影响程度的参数；表示特征在动态变化条件下的权重； S3.24、使用训练数据集训练执勤特征选择模型； S3.25、训练完成后，检查每个特征的系数，非零系数的特征被认为是与响应时间相关的特征； S3.3、将经过特征提取后的执勤数据划分为训练集和验证集； S3.4、利用训练集数据训练极端梯度提升模型，通过最小化目标函数来调整模型参数； S3.5、使用训练好的模型对新的执勤数据进行评估，基于执勤评分规则评估执勤效能。

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