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龙图腾网获悉中国矿业大学;江苏中矿安华科技发展有限公司申请的专利基于双重指标聚类的工人不安全行为趋势预测方法和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：CN120354249B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510850816.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于双重指标聚类的工人不安全行为趋势预测方法和系统是由李爽;刘蓝予;黄晨晨;王楚;韩世锋;曹文敬;杨贇;贾光瑞;乔江;王双伟;袁林雨;贺超;王建清;虎东成;杨煌;张祎;王旭茗;解晓倩设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双重指标聚类的工人不安全行为趋势预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及趋势预测技术领域，具体而言，涉及基于双重指标聚类的工人不安全行为趋势预测方法和系统。该方法包括：对全量煤矿工人进行分层采样；构建基础风险指标和不安全行为风险指标；基于基础风险指标和不安全行为风险指标对全量煤矿工人中个人、班组或区队进行kmeans聚类；构建贝叶斯判别模型，并基于贝叶斯判别模型对全量煤矿工人中个人、班组或区队进行类簇划分；基于类簇划分的结果对全量煤矿工人中个人、班组或区队的不安全行为进行预测，并制定相应的预防安全教育计划与预防管控措施。这样就解决了现有预测方法无法同时适用于基础风险指标和不安全行为风险指标的问题。

本发明授权基于双重指标聚类的工人不安全行为趋势预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于双重指标聚类的工人不安全行为趋势预测方法，其特征在于，包括： 对全量煤矿工人进行分层采样； 基于采样工人的个人基础指标、安全教育指标、工作情况指标和健康生理指标构建基础风险指标； 基于采样工人的个人不安全行为事件构建不安全行为风险指标，所述个人不安全行为事基于造成事故维度、意识维度和整体维度获得； 基于所述基础风险指标和不安全行为风险指标对全量煤矿工人中个人、班组或区队进行kmeans聚类； 构建贝叶斯判别模型，并基于贝叶斯判别模型对全量煤矿工人中个人、班组或区队进行类簇划分； 基于所述类簇划分的结果对全量煤矿工人中个人、班组或区队的不安全行为进行预测，并制定相应的预防安全教育计划与预防管控措施； 所述对全量煤矿工人中个人、班组或区队的所述基础风险指标和不安全行为风险指标进行kmeans聚类，包括： 对全量煤矿工人中个人、班组或区队的所述基础风险指标和不安全行为风险指标进行量化； 初始化k值为2，对量化后的基础风险指标和不安全行为风险指标进行聚类； 完成初始化k值的聚类后，将k的值从初始值递增，再次对量化后的基础风险指标和不安全行为风险指标进行聚类； 每次聚类结束后，计算各簇内数据误差平方和； 根据每次聚类的数据误差平方和绘制关于k的折线图； 根据所述折线图使用肘部法确定最优k值； 选取最优k值对应的聚类结果作为kmeans聚类的聚类结果； 其中，k是聚类数； 所述计算各簇内数据误差平方和，其公式为： ； 其中，SSE是数据误差平方和，m是样本总数，是第i个样本，是第j个类簇的中心点，是指示函数，是样本与簇中心之间的欧氏距离平方，且当属于时，的值为1，反之则为0； 所述构建贝叶斯判别模型，并基于贝叶斯判别模型对全量煤矿工人中个人、班组或区队进行类簇划分，包括： 基于聚类结果的每个类簇，计算每个类簇的先验概率； 基于聚类结果的每个类簇，估计每个类簇的条件概率密度函数； 根据贝叶斯定律，计算全量煤矿工人中个人、班组或区队属于聚类结果中各个类簇的后验概率，其公式为： ； 其中，为后验概率，为先验概率，为条件概率密度函数，为样本x的边缘概率； 将全量煤矿工人中个人、班组或区队分配到聚类结果中后验概率最大的类簇中。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国矿业大学;江苏中矿安华科技发展有限公司，其通讯地址为：221116 江苏省徐州市铜山区大学路1号中国矿业大学南湖校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。