一种矿山风险智能决策方法及系统

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。