基于机器学习的矿山岗位人员行为数据融合处理方法及系统

本发明提供一种基于机器学习的矿山岗位人员行为数据融合处理方法及系统，建立矿山岗位人员行为数据动态关联规则，梳理不同来源数据关联关系并结合历史结果优化权重。获取多源行为数据集合，与关联规则分层匹配筛选出待融合行为数据子集。调用预训练的机器学习融合模型对待融合行为数据子集和关联规则进行双向融合适配处理，得到动态优化的融合适配参数。基于融合适配参数进行跨来源特征融合处理，生成具有岗位行为逻辑一致性的融合特征集合。对融合特征集合进行多维度融合有效性校验，根据校验结果输出处理结果或进行迭代优化。本发明能有效整合矿山多源行为数据，挖掘隐性关联，提高数据融合的准确性和可靠性，为矿山作业管理提供有力支持。