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龙图腾网获悉北京安玖求生科技有限公司申请的专利一种应急安全训练效果智能评估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：CN120387914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510595673.4，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种应急安全训练效果智能评估方法及系统是由薛峰;薛皓宁;薛雅文设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应急安全训练效果智能评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应急安全训练效果智能评估方法及系统，涉及应急安全训练效果评估技术领域，旨在解决现有技术中评估结果不准确、不全面的技术问题，包括以下步骤：S1、基础数据准备，将应急安全救援预案中的行为序列标准化并归一化处理得到标准动作数据，划分训练集和验证集确定规范动作标准值，标记标准样本库；S2、评估模型构建，设定应急安全训练效果评估模型，划分样本子集，采用随机梯度下降法训练模型并确定参数；S3、数据处理与评估计算，获取训练演练行为数据，构建标准样本库和模型训练库，训练并修正模型，计算安全训练规范性得分、应变得分、效率得分。本发明具有提高应急安全训练效果评估的准确性和全面性的优点。

本发明授权一种应急安全训练效果智能评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应急安全训练效果智能评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基础数据准备，将应急安全救援预案中的行为序列标准化并归一化处理得到标准动作数据，划分训练集和验证集确定规范动作标准值，标记标准样本库； S2、评估模型构建，设定应急安全训练效果评估模型，划分样本子集，采用随机梯度下降法训练模型并确定参数； S3、数据处理与评估计算，获取训练演练行为数据，构建标准样本库和模型训练库，训练并修正模型，计算安全训练规范性得分、应变得分、效率得分，代入评估模型计算最终评估分数； 所述S2中评估模型的设定方法为： S2.1，将评估模型设计为多层神经网络结构，输入层接收处理后的应急安全训练数据，隐藏层通过非线性变换提取数据特征，输出层根据评估任务输出相应结果，隐藏层采用ReLU激活函数，输出层采用Softmax函数将输出转换为概率分布，便于分类决策； S2.2，对标记好的应急安全规范动作标准样本库进行细致划分，形成多个包含动作样本及其对应标签的样本子集，每个动作样本代表应急安全训练中的一个具体动作，标签明确该动作的正确与否或所属类别信息； S2.3，采用随机梯度下降法训练设定好的应急安全训练评估模型，使用交叉熵损失函数衡量模型预测结果与真实标签的差异，模型通过不断调整参数最小化损失函数，参数更新步长由学习率控制，同时，用样本子集中的验证样本验证训练好的模型，计算模型正确率，当模型正确率达到预先设定阈值时，表明模型已较好学习应急安全规范动作特征和规律，确定模型参数并输出最终评估模型； 所述S3中，获取训练演练行为数据，构建标准样本库和模型训练库，训练并修正模型的方法为： S3.1，在应急安全训练演练过程中，利用数据采集设备，实时、全面获取训练人员的行为数据信息，这些数据涵盖训练人员的动作姿态、时间、力度，能准确反映其在演练中的实际表现； S3.2，将应急安全救援预案转换为行为序列图，依据预案动作流程和逻辑关系，将其划分为若干包含唯一行为动作的任务节点，每个任务节点代表应急安全训练中的一个具体动作或操作步骤，应急安全规范动作标准值，为每个任务节点设定动作阈值，用于判断训练人员动作是否符合规范要求，根据任务节点和动作阈值，构建标准样本库和模型训练库，标准样本库提供正确参考范例，模型训练库存储实际训练数据； S3.3，初始化应急安全训练评估模型，将标准样本库中的数据输入模型进行训练，为加速模型收敛速度和提高训练稳定性，采用批量归一化技术，根据模型输出结果与标准样本库标签的差异，不断调整模型参数，重复训练和修正过程； 所述安全训练规范性得分的计算方法为： 划分待评估的应急安全训练数据为不同动作单元或时间段，通过训练好的模型，详细分析每个动作单元或时间段内的训练数据，计算相应的规范动作标准值和动作执行值，引入权重函数衡量两者差异程度，将各动作单元或时间段的权重函数值求和得到安全训练规范性得分； 对待评估数据划分后，计算规范动作标准值和，权重函数，； 其中，为常数，为容错系数，是划分的动作单元或时间段的数量，是第个动作单元或时间段的权重函数值； 所述安全训练应变得分的计算方法为： 深入分析采集的训练数据，从行为准确度、行为有效度和行为匹配度三个方面进行评估，行为准确度通过计算训练人员动作与标准动作的余弦相似度衡量，行为有效度根据动作是否达到预期效果评估，行为匹配度通过计算训练人员行为序列与应急安全救援预案行为序列的编辑距离衡量，将这三个方面得分进行加权求和，得到安全训练应变得分； 计算行为准确度，行为匹配度，依据公式计算得分，其中，是训练人员的动作向量，是标准动作向量，行为有效度根据动作是否达预期效果评估，是编辑距离，是行为序列的长度，、、为权重参数，且； 所述安全训练效率得分的计算方法为： 基于采集的训练数据，从时间和操作两个方面评估训练效率，时间评分根据训练人员完成任务所需时间与标准时间的比例计算，操作评分根据训练人员操作失误次数与总操作次数的比例计算，将时间评分和操作评分按权重加权求和，得到安全训练效率得分； 计算时间评分，操作评分，依据公式计算得分，其中，是训练人员完成任务所需时间，是标准时间，是操作失误次数，是总操作次数，和为权重参数，且。

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