基于卷积神经网络的区域安全生产风险评估方法及系统

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基于卷积神经网络的区域安全生产风险评估方法及系统
申请号:CN202410991268
申请日期:2024-07-23
公开号:CN118798646A
公开日期:2024-10-18
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于卷积神经网络的区域安全生产风险评估方法及系统,该基于卷积神经网络的区域安全生产风险评估方法包括:构建基于公共安全三角形框架的区域安全生产风险评估指标体系;构建卷积神经网络模型;根据所述区域安全生产风险评估指标体系,基于经训练的所述卷积神经网络模型评估区域安全生产的风险等级。该系统包括:构建模块、卷积神经网络模型和风险等级评估模块。本申请通过构建基于公共安全三角形框架的的神经网络模型对区域安全生产风险进行风险等级的评估,实现了风险评估从传统的经验主导向数据驱动的转变,从传统的基于风险矩阵法的极端风险向基于公共安全三角形的现实风险的转变,提高了风险评估结果的准确性和合理性。
技术关键词
评估指标体系 卷积神经网络模型 风险评估方法 构建卷积神经网络 标准化方法 非线性 风险评估系统 三角形 数据 激活方法 通道 危险性 样本 计算方法 提纯 框架 模块
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