【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及资产优化，尤其涉及基于人工智能的资产信息管理方法及系统。
技术介绍
1、资产优化
主要关注于通过使用先进的分析、预测模型和决策支持工具来增强资产管理的效率和效果。这一领域涉及多个方面，包括资产配置、性能监控、风险评估和成本效益分析。利用人工智能、机器学习、大数据分析等技术，资产优化可以帮助企业或个人更好地理解和控制其资产的价值和性能，从而做出更明智的投资和运营决策。这些技术的应用不仅限于金融领域，还广泛应用于制造、能源、交通和公共设施管理等行业。
2、其中，资产信息管理方法指的是一系列系统化的方法和过程，旨在有效地收集、存储、分析和报告关于资产的信息。这些方法的用途是确保资产的信息完整性和准确性，支持资产优化的决策。通过资产信息管理，组织可以有效地跟踪其资产的状态和性能，进行合理的维护和升级规划，以及评估和管理资产相关的风险。这种管理方式对于提高资产利用效率和延长资产使用寿命至关重要，尤其是在资源有限或需要严格遵守合规性的环境中。
3、现有技术在深度数据分析和网络安全处理方面存在明显不足，通常未能有效利用数据来优化人员配置和项目管理。在网络流量管理和异常检测方面的薄弱使得安全风险增加，影响组织对外部威胁的应对能力。缺少综合利用历史绩效和成功率的分析，限制了预测精度和前瞻性决策，导致资源配置不尽合理。这些不足在资源受限或需严格合规的环境中尤为突出，可能引致资产利用不足，缩短资产使用寿命，从而削弱组织的运营效率和市场竞争力。
技术实现思路
1
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：基于人工智能的资产信息管理方法，包括以下步骤：
3、s1：收集技术人员的资格资历证书、技术能力评分及评价数据，比较每个证书的数据项与数据库记录，识别信息不一致的证书，生成资历验证结果，根据所述资历验证结果，将技术人员的数据按照验证状态和技能评级进行排序和分类，生成技术人员资料分类结果；
4、s2：基于所述技术人员资料分类结果，分析每个分类人员的历史绩效数据和项目成功率，计算关键绩效指标，生成人员绩效评估结果，利用所述人员绩效评估结果，规划关键项目的人员配置，预测项目执行效率，生成项目人员配置方案；
5、s3：提取当前网络流量数据和日志文件，分析日志中的ip访问频次和数据流量，标记出流量异常高的数据点，生成初步网络流量分析结果，对标记的数据点进行分析，比较与正常行为模式，识别潜在的安全威胁，生成异常网络活动识别结果；
6、s4：基于所述异常网络活动识别结果和所述项目人员配置方案，制定网络安全策略和资源分配计划，优化网络资源利用，强化安全监控，生成网络安全与资源优化方案。
7、作为本专利技术的进一步方案，所述资历验证结果的获取步骤具体为：
8、s111：收集技术人员的资格资历证书信息，形成数据集，采用公式：
9、
10、计算并得到初步数据集；
11、其中，a表示初步数据集，ci代表第i个技术人员的证书信息，n为技术人员总数；
12、s112：比较所述初步数据集中的每个证书数据与数据库中的对应记录，采用公式：
13、
14、计算并得到比较结果集；
15、其中，di代表第i个数据项的比较结果，bi为数据库中的记录，β为灵敏度调整系数；
16、s113：根据所述比较结果集，采用公式：
17、
18、增强结果的适应性，得到资历验证结果；
19、其中，r为资历验证结果，k为权重调节系数。
20、作为本专利技术的进一步方案，所述技术人员资料分类结果的获取步骤具体为：
21、s121：根据所述资历验证结果，将技术人员数据分成验证通过的和未通过的两组，采用公式：
22、gvalid＝{gi∣gi＝(ci,ri),ri≥t}
23、ginvalid＝{gi∣gi＝(ci,ri),ri<t}
24、得到验证通过和未通过的技术人员组；
25、其中，gvalid代表通过验证的技术人员组，ginvalid代表未通过验证的技术人员组，gi是组内元素，ci为技术人员的证书信息，ri为对应的资历验证结果，t为资历验证阈值；
26、s122：对所述验证通过的技术人员按技术能力评分进行排序，采用公式：
27、
28、得到排序后的技术人员数据；
29、其中，s代表排序后的技术人员数据，k、h为调节排序影响的参数，λx:x.p为排序函数，p、d分别代表技术能力评分和与技术关联的延迟；
30、s123：对所述排序后的技术人员数据进行分类，采用公式：
31、c＝{ck∣ck＝classify{sk,α·log(1+sk·p),β/sk·d)}
32、得到技术人员资料分类结果；
33、其中，c为技术人员资料分类结果，sk为排序后的技术人员数据中的元素，ck为分类后的组，classify(x,α,β)为分类函数，α、β为分类精度调节参数。
34、作为本专利技术的进一步方案，所述人员绩效评估结果的获取步骤具体为：
35、s211：基于所述技术人员资料分类结果，从分类的技术人员中收集历史绩效数据，包括项目完成率和个人评分，形成绩效数据集d，采用公式：
36、
37、计算得到绩效数据集；
38、其中，d代表绩效数据集，di代表第i个技术人员的绩效数据，n为技术人员总数；
39、s212：计算每个人员的综合成功率，采用公式：
40、
41、得到综合成功率；
42、其中，s代表综合成功率，ri为第i个人员的项目成功率，pi为评分，vr、vp为项目成功率和评分的权重系数；
43、s213：利用所述绩效数据集和所述综合成功率，结合关键绩效指标的算法，计算人员绩效评估结果，采用公式：
44、
45、得到人员绩效评估结果；
46、其中，k为人员绩效评估结果，α、β、λ、∈为调整计算人员绩效评估的参数。
47、作为本专利技术的进一步方案，所述项目人员配置方案的获取步骤具体为：
48、s221：从所述人员绩效评估结果中，分析个别技术人员的特长和待提升领域，采用公式：
49、
50、建立技能评分矩阵；
51、其中，m代表技能评分矩阵，ki为第i个技能的重要性系数，λi为调节系数，ki为第i个人员的绩效得分，kopt为目标绩效得分；
52、s222：基于所述技能评分矩阵，针对项目需求匹配技术人员，采用公式：
53、c＝max(m·v)
54、通过计算m和v的点乘并本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于人工智能的资产信息管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的资产信息管理方法，其特征在于，所述资历验证结果的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的资产信息管理方法，其特征在于，所述技术人员资料分类结果的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的资产信息管理方法，其特征在于，所述人员绩效评估结果的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的资产信息管理方法，其特征在于，所述项目人员配置方案的获取步骤具体为：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的资产信息管理方法，其特征在于，所述异常网络活动识别结果的获取步骤具体为：
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的资产信息管理方法，其特征在于，所述网络安全与资源优化方案的获取步骤具体为：
8.基于人工智能的资产信息管理系统，其特征在于，根据权利要求1-7任一项所述的基于人工智能的资产信息管理方法，所述系统包括：
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的资产信息管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的资产信息管理方法，其特征在于，所述资历验证结果的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的资产信息管理方法，其特征在于，所述技术人员资料分类结果的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的资产信息管理方法，其特征在于，所述人员绩效评估结果的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的基于人...
【专利技术属性】
技术研发人员：王宇，乔占军，朱雅军，
申请(专利权)人：内蒙古自立科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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