面向行为安全的泛场景数据理论与应用研究

发布时间：2018-06-11 20:38

  本文选题：泛场景数据 + 不安全行为　； 参考：《中国安全科学学报》2017年02期

【摘要】：为进一步挖掘统计数据中的安全规律,在场景研究基础上,分析泛场景数据的理论内涵,提出从时间、位置区域、行为个体、不安全动作、行为性质、行为痕迹、风险等级等7个维度表征不安全行为泛场景数据。通过对现实场景和抽象场景2个层面的采集数据进行单维度统计分析及多维度关联规则挖掘,实现了泛场景数据的应用。从全国225起瓦斯爆炸事故中采集871条不安全行为泛场景数据,并对其进行统计分析和关联规则挖掘。结果表明,泛场景数据的理论和方法可用来有效挖掘和释放统计数据价值,从多维度深入分析不安全行为的内在特征规律。
[Abstract]:In order to further mine the security laws in statistical data, based on the research of scene, this paper analyzes the theoretical connotation of pan-scene data, and puts forward the following points: time, location area, behavior individual, unsafe action, behavior nature, behavior trace. Seven dimensions, such as risk level, represent pan-scenario data of unsafe behavior. The application of pan-scene data is realized by single dimension statistical analysis and multi-dimension association rule mining for the data collected at the two levels of real scene and abstract scene. 871 pan-scene data of unsafe behavior were collected from 225 gas explosion accidents in China, and their statistical analysis and association rules mining were carried out. The results show that the theory and method of pan-scene data can be used to effectively mine and release the value of statistical data and analyze the inherent characteristics of unsafe behavior from multiple dimensions.
【作者单位】： 中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助(51674268)
【分类号】：X92

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本文编号：2006622