本發(fā)明涉及工傷預(yù)防，具體為一種基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、近年來，工傷事故時有發(fā)生，崗位突發(fā)疾病日趨年輕化，預(yù)防理念缺失、培訓(xùn)宣傳短板等，從源頭埋下了安全隱患。工傷預(yù)防培訓(xùn)作為企業(yè)安全管理的重要一環(huán)，對于保障員工生命安全、減少企業(yè)經(jīng)濟損失具有重要意義。

2、現(xiàn)有的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)一般對企業(yè)的用戶采用同一套工傷預(yù)防培訓(xùn)模式，而由于不同崗位的工傷預(yù)防情況不同、同一種崗位由于用戶對于工傷預(yù)防的認知不同，而容易出現(xiàn)不同的安全隱患，不能有效進行最佳的工傷預(yù)防培訓(xùn)，因此不利于實現(xiàn)工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化，為此，我們提出一種基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)，解決了上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：一種基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)，包括工傷預(yù)防培訓(xùn)優(yōu)化系統(tǒng)、培訓(xùn)加強模塊和二次評估模塊，所述工傷預(yù)防培訓(xùn)優(yōu)化系統(tǒng)包括授課培訓(xùn)管理端、中心服務(wù)器和云課堂用戶客戶端，所述中心服務(wù)器電性連接有用戶培訓(xùn)模塊和培訓(xùn)管理模塊，且用戶培訓(xùn)模塊電性連接有數(shù)據(jù)記錄模塊，所述數(shù)據(jù)記錄模塊電性連接有數(shù)據(jù)處理模塊，且數(shù)據(jù)處理模塊電性連接有培訓(xùn)報告生成模塊，所述培訓(xùn)報告生成模塊電性連接有檔案分析模塊，且檔案分析模塊電性連接有綜合評估模塊，所述綜合評估模塊電性連接有培訓(xùn)加強模塊，且培訓(xùn)加強模塊包括機器學習模塊、樣本訓(xùn)練模塊和培訓(xùn)優(yōu)化模塊，所述機器學習模塊電性連接有樣本訓(xùn)練模塊，且樣本訓(xùn)練模塊，電性連接有培訓(xùn)優(yōu)化模塊，所述培訓(xùn)優(yōu)化模塊電性連接有二次評估模塊，且二次評估模塊電性連接有對比分析模塊。

3、進一步的，所述授課培訓(xùn)管理端包括培訓(xùn)視頻管理模塊和考試管理模塊，用于講師上傳和分類培訓(xùn)視頻以及進行考試考題管理。

4、進一步的，所述云課堂用戶客戶端包括用戶信息錄入模塊和工傷預(yù)防培訓(xùn)模塊，用于錄入用戶信息數(shù)據(jù)和進行用戶工傷預(yù)防培訓(xùn)。

5、進一步的，所述用戶培訓(xùn)模塊包括線上簽到模塊、視頻學習模塊、答題考試模塊和課程反饋模塊，所述線上簽到模塊、視頻學習模塊、答題考試模塊和課程反饋模塊均為并聯(lián)連接。

6、進一步的，所述數(shù)據(jù)記錄模塊用于對用戶培訓(xùn)數(shù)據(jù)進行記錄，所述數(shù)據(jù)處理模塊用于對用戶培訓(xùn)數(shù)據(jù)進行分析處理，所述培訓(xùn)報告生成模塊用于根據(jù)用戶培訓(xùn)數(shù)據(jù)處理結(jié)果自動生成用戶的培訓(xùn)報告檔案。

7、進一步的，所述檔案分析模塊用于對用戶培訓(xùn)報告檔案進行分析，所述綜合評估模塊用于在檔案分析結(jié)果上對用戶的工傷預(yù)防培訓(xùn)結(jié)果進行綜合評估，所述培訓(xùn)加強模塊用于根據(jù)用戶培訓(xùn)綜合評估結(jié)果，進行進一步的工傷預(yù)防培訓(xùn)加強。

8、進一步的，所述機器學習模塊通過機器學習進行用戶培訓(xùn)的選課匹配模型建模，接著樣本訓(xùn)練模塊將歷史用戶數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集進行樣本訓(xùn)練，進而通過對訓(xùn)練樣本的學習和分析，提取用戶培訓(xùn)的特征和模式，并獲得最佳選課匹配模型，然后培訓(xùn)優(yōu)化模塊在基于機器學習的基礎(chǔ)上對用于進行智能培訓(xùn)優(yōu)化。

9、進一步的，所述培訓(xùn)優(yōu)化模塊包括特征提取模塊、弱向關(guān)聯(lián)模塊和培訓(xùn)匹配模塊，所述特征提取模塊電性連接有弱向關(guān)聯(lián)模塊，且弱向關(guān)聯(lián)模塊電性連接有培訓(xùn)匹配模塊。

10、進一步的，所述特征提取模塊用于在基于培訓(xùn)綜合評估的基礎(chǔ)上，根據(jù)用戶信息提取用戶的工位行為特征，所述弱向關(guān)聯(lián)模塊用于根據(jù)用戶特征來提取與用戶崗位相關(guān)聯(lián)的工傷預(yù)防弱向模塊，所述培訓(xùn)匹配模塊用于在用戶弱向關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上，并根據(jù)用戶課程反饋的結(jié)果調(diào)整課程匹配度，進行針對性的課程匹配。

11、進一步的，所述二次評估模塊用于在培訓(xùn)加強后進行用于培訓(xùn)結(jié)果的二次評估，所述對比分析模塊用于進行二次評估與初次評估的綜合對比，檢測用戶工傷預(yù)防培訓(xùn)效果，確保工傷預(yù)防培訓(xùn)的有效性。

12、本發(fā)明提供了一種基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)，具備以下有益效果：

13、1.該基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)置有用戶培訓(xùn)模塊，云課堂用戶客戶端使得用戶可隨時隨地學習工傷預(yù)防知識或參與培訓(xùn)；用戶通過用戶培訓(xùn)模塊的線上簽到模塊、視頻學習模塊、答題考試模塊參與線上的簽到、學習、考試，形成考勤數(shù)據(jù)、考試數(shù)據(jù)，有利于后期系統(tǒng)自動統(tǒng)計并歸檔，生成培訓(xùn)檔案，方便管理者管理并總結(jié)，同時通過課程反饋模塊進行調(diào)研便于保留滿意度調(diào)研數(shù)據(jù)以及反饋用戶對于培訓(xùn)視頻講師的喜好，彌補了傳統(tǒng)線下授課難以統(tǒng)一管理和難以數(shù)據(jù)留存的缺陷。

14、2.該基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)置有綜合評估模塊，數(shù)據(jù)記錄模塊用于對用戶培訓(xùn)數(shù)據(jù)進行記錄，數(shù)據(jù)處理模塊用于對用戶培訓(xùn)數(shù)據(jù)進行分析處理，培訓(xùn)報告生成模塊用于根據(jù)用戶培訓(xùn)數(shù)據(jù)處理結(jié)果自動生成用戶的培訓(xùn)報告檔案；檔案分析模塊用于對用戶培訓(xùn)報告檔案進行分析，綜合評估模塊用于在檔案分析結(jié)果上對用戶的工傷預(yù)防培訓(xùn)結(jié)果進行綜合評估。

15、3.該基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)置有培訓(xùn)加強模塊，培訓(xùn)加強模塊用于根據(jù)用戶培訓(xùn)綜合評估結(jié)果，進行進一步的工傷預(yù)防培訓(xùn)加強，其中機器學習模塊能夠通過機器學習的方式進行用戶培訓(xùn)的選課匹配模型建模，接著樣本訓(xùn)練模塊能夠?qū)v史用戶數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集進行樣本訓(xùn)練，進而通過對訓(xùn)練樣本的學習和分析，提取用戶培訓(xùn)的特征和模式，并獲得最佳選課匹配模型。

16、4.該基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)置有培訓(xùn)優(yōu)化模塊，培訓(xùn)優(yōu)化模塊可在基于機器學習的基礎(chǔ)上對用于進行智能培訓(xùn)優(yōu)化，其中特征提取模塊用于在基于培訓(xùn)綜合評估的基礎(chǔ)上，根據(jù)用戶信息提取用戶的工位行為特征，弱向關(guān)聯(lián)模塊用于根據(jù)用戶特征來提取與用戶崗位相關(guān)聯(lián)的工傷預(yù)防弱向模塊，培訓(xùn)匹配模塊用于在用戶弱向關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上，并根據(jù)用戶課程反饋的結(jié)果調(diào)整課程匹配度，進行針對性的課程匹配。

17、5.該基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)置有二次評估模塊，二次評估模塊流程與綜合評估模塊一致，二次評估模塊用于在培訓(xùn)加強后進行用于培訓(xùn)結(jié)果的二次評估，對比分析模塊用于進行二次評估與初次評估的綜合對比，檢測用戶工傷預(yù)防培訓(xùn)效果，確保工傷預(yù)防培訓(xùn)的有效性，進而實現(xiàn)工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)的優(yōu)化，提高用戶工傷預(yù)防培訓(xùn)結(jié)果的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

技術(shù)特征：

1.一種基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，包括工傷預(yù)防培訓(xùn)優(yōu)化系統(tǒng)(1)、培訓(xùn)加強模塊(12)和二次評估模塊(16)，所述工傷預(yù)防培訓(xùn)優(yōu)化系統(tǒng)(1)包括授課培訓(xùn)管理端(2)、中心服務(wù)器(3)和云課堂用戶客戶端(4)，所述中心服務(wù)器(3)電性連接有用戶培訓(xùn)模塊(5)和培訓(xùn)管理模塊(7)，且用戶培訓(xùn)模塊(5)電性連接有數(shù)據(jù)記錄模塊(6)，所述數(shù)據(jù)記錄模塊(6)電性連接有數(shù)據(jù)處理模塊(8)，且數(shù)據(jù)處理模塊(8)電性連接有培訓(xùn)報告生成模塊(9)，所述培訓(xùn)報告生成模塊(9)電性連接有檔案分析模塊(10)，且檔案分析模塊(10)電性連接有綜合評估模塊(11)，所述綜合評估模塊(11)電性連接有培訓(xùn)加強模塊(12)，且培訓(xùn)加強模塊(12)包括機器學習模塊(13)、樣本訓(xùn)練模塊(14)和培訓(xùn)優(yōu)化模塊(15)，所述機器學習模塊(13)電性連接有樣本訓(xùn)練模塊(14)，且樣本訓(xùn)練模塊(14)，電性連接有培訓(xùn)優(yōu)化模塊(15)，所述培訓(xùn)優(yōu)化模塊(15)電性連接有二次評估模塊(16)，且二次評估模塊(16)電性連接有對比分析模塊(17)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述授課培訓(xùn)管理端(2)包括培訓(xùn)視頻管理模塊和考試管理模塊，用于講師上傳和分類培訓(xùn)視頻以及進行考試考題管理。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述云課堂用戶客戶端(4)包括用戶信息錄入模塊和工傷預(yù)防培訓(xùn)模塊，用于錄入用戶信息數(shù)據(jù)和進行用戶工傷預(yù)防培訓(xùn)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述用戶培訓(xùn)模塊(5)包括線上簽到模塊(501)、視頻學習模塊(502)、答題考試模塊(503)和課程反饋模塊(504)，所述線上簽到模塊(501)、視頻學習模塊(502)、答題考試模塊(503)和課程反饋模塊(504)均為并聯(lián)連接。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)記錄模塊(6)用于對用戶培訓(xùn)數(shù)據(jù)進行記錄，所述數(shù)據(jù)處理模塊(8)用于對用戶培訓(xùn)數(shù)據(jù)進行分析處理，所述培訓(xùn)報告生成模塊(9)用于根據(jù)用戶培訓(xùn)數(shù)據(jù)處理結(jié)果自動生成用戶的培訓(xùn)報告檔案。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述檔案分析模塊(10)用于對用戶培訓(xùn)報告檔案進行分析，所述綜合評估模塊(11)用于在檔案分析結(jié)果上對用戶的工傷預(yù)防培訓(xùn)結(jié)果進行綜合評估，所述培訓(xùn)加強模塊(12)用于根據(jù)用戶培訓(xùn)綜合評估結(jié)果，進行進一步的工傷預(yù)防培訓(xùn)加強。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述機器學習模塊(13)通過機器學習進行用戶培訓(xùn)的選課匹配模型建模，接著樣本訓(xùn)練模塊(14)將歷史用戶數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集進行樣本訓(xùn)練，進而通過對訓(xùn)練樣本的學習和分析，提取用戶培訓(xùn)的特征和模式，并獲得最佳選課匹配模型，然后培訓(xùn)優(yōu)化模塊(15)在基于機器學習的基礎(chǔ)上對用于進行智能培訓(xùn)優(yōu)化。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述培訓(xùn)優(yōu)化模塊(15)包括特征提取模塊(1501)、弱向關(guān)聯(lián)模塊(1502)和培訓(xùn)匹配模塊(1503)，所述特征提取模塊(1501)電性連接有弱向關(guān)聯(lián)模塊(1502)，且弱向關(guān)聯(lián)模塊(1502)電性連接有培訓(xùn)匹配模塊(1503)。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述特征提取模塊(1501)用于在基于培訓(xùn)綜合評估的基礎(chǔ)上，根據(jù)用戶信息提取用戶的工位行為特征，所述弱向關(guān)聯(lián)模塊(1502)用于根據(jù)用戶特征來提取與用戶崗位相關(guān)聯(lián)的工傷預(yù)防弱向模塊，所述培訓(xùn)匹配模塊(1503)用于在用戶弱向關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上，并根據(jù)用戶課程反饋的結(jié)果調(diào)整課程匹配度，進行針對性的課程匹配。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述二次評估模塊(16)用于在培訓(xùn)加強后進行用于培訓(xùn)結(jié)果的二次評估，所述對比分析模塊(17)用于進行二次評估與初次評估的綜合對比，檢測用戶工傷預(yù)防培訓(xùn)效果，確保工傷預(yù)防培訓(xùn)的有效性。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)，涉及工傷預(yù)防技術(shù)領(lǐng)域，包括工傷預(yù)防培訓(xùn)優(yōu)化系統(tǒng)、培訓(xùn)加強模塊和二次評估模塊，所述工傷預(yù)防培訓(xùn)優(yōu)化系統(tǒng)包括授課培訓(xùn)管理端、中心服務(wù)器和云課堂用戶客戶端，所述中心服務(wù)器電性連接有用戶培訓(xùn)模塊和培訓(xùn)管理模塊，且用戶培訓(xùn)模塊電性連接有數(shù)據(jù)記錄模塊，所述數(shù)據(jù)記錄模塊電性連接有數(shù)據(jù)處理模塊。該基于機器學習的工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)，培訓(xùn)加強模塊用于根據(jù)用戶培訓(xùn)綜合評估結(jié)果，進行進一步的工傷預(yù)防培訓(xùn)加強，培訓(xùn)優(yōu)化模塊可在基于機器學習的基礎(chǔ)上對用于進行智能培訓(xùn)優(yōu)化，進而實現(xiàn)工傷預(yù)防用戶數(shù)據(jù)的優(yōu)化，提高用戶工傷預(yù)防培訓(xùn)結(jié)果的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

技術(shù)研發(fā)人員：黃博濤
受保護的技術(shù)使用者：成都易訓(xùn)企業(yè)管理咨詢有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6