[发明专利]一种事故风险值测验的测试信息编制方法

说明书

本发明涉及一种事故风险值测验的测试信息编制方法，该方法包括如下步骤：S1、创建用于进行指令目标测试的第一测试信息数据库(Q1)、用于进行设备测试的第二测试信息数据库(Q2)和用于进行环境测试的第三测试信息数据库(Q3)；S2、所述第二测试信息数据库(Q2)的测试项目是以数据及信令方式提供给所述有待评估事故风险值的指定区域内的至少一个与训练生活有关的设备的控制单元的；S3、所述第三测试信息数据库(Q3)的测试项目在以数据及信令方式提供给所述有待评估事故风险值的指定区域内的至少一个与训练生活有关的工作设备的控制单元之时，还并行地以数据及信令方式提供给至少一个与训练生活有关的监控装置的控制单元。

技术领域

本发明涉及团体安全管理系统技术领域，尤其涉及一种事故风险值测验的测试信息编制方法。

背景技术

在信息时代，移动互联网、云计算、物联网和大数据技术均得到了广泛应用，数据的爆炸式增长以及价值的扩大化将对团体未来的发展产生深远的影响。团体成员在日常作业、训练、生活、学习过程中会使用到各种有针对性的业务工具，但是上述数据都彼此独立，并且数据内容和格式差异大，久而久之，虽然数据积累很多，但是并不能实现综合信息的快捷透视。因此，尽快建立准确地面向团体的各项基层业务的大数据平台是当务之急。

公开号为CN105357061A的专利文献公开了一种基于大数据流处理技术的运维监控分析系统，系统包括：监控端，用于得到在客户端中的监控数据并发送至存储端；存储端，保存多条预警处理规则、多条数据挖掘规则以及历史记录；缓存端，根据预设的时间间隔，将存储端中保存的预警处理规则、数据挖掘规则以及历史记录同步到缓存端中，并且接收监控端发送的监控数据流；第一处理组，根据预警规则、历史记录以及监控数据流进行预警监控告警分析；第二处理组，根据数据挖掘规则、历史记录以及监控数据流进行数据挖掘分析，根据分析结果输出监控统计分析。

公开号为CN111914004A的专利文献公开了一种基于数据挖掘算法的学业预警方法、系统及存储介质，该方法包括以下步骤：通过对校园大数据进行数据清洗来将校园大数据转化为相同的数据格式；对数据清理后的校园大数据进行分类，并且添加相应的分类标签；对具有不同分类标签的数据进行主成分分析，得到多个与成绩相关的特征因子；将得到的特征因子输入至预先训练好的成绩预测模型中，预测出各个学生的成绩；若存在学生的成绩低于预警值，则标记该学生为学业预警。该发明通过数据清洗和主成分分析的方式充分挖掘校园大数据，打通数据孤岛，进而综合分析每一个学生的学业情况，以便于教师给出个性化的教学指导意见。

上述现有技术仅能够对单一维度的数据源进行分析，无法对彼此独立且数据内容、格式差异大的多维度的数据进行分析和管理，因此需要一种能够贴合团体的多维数据的采集场景，帮助决策者对团体的安全管理、团体的日常设备设施管理以及指令目标的综合素质管理作出合理化的建议和决策，尤其是帮助行为个体或行为单位进行针对性的综合测评和训练规划。

此外，一方面由于对本领域技术人员的理解存在差异；另一方面由于发明人做出本发明时研究了大量文献和专利，但篇幅所限并未详细罗列所有的细节与内容，然而这绝非本发明不具备这些现有技术的特征，相反本发明已经具备现有技术的所有特征，而且申请人保留在背景技术中增加相关现有技术之权利。

发明内容

针对现有技术之不足，本发明能够从大数据网络平台的多个第三方数据采集系统中获取全方位的数据，并且根据实际应用需求，建立起不同的分析模型，贴合业务场景，为决策者的决策、日常工作提供科学依据和合理化建议。