煤矿事故隐患大数据处理与知识发现分析方法研究

发布时间：2017-09-24 14:03

  本文关键词：煤矿事故隐患大数据处理与知识发现分析方法研究

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【摘要】：为解决半结构化或非结构化文本型煤矿隐患数据利用难度大、挖掘深度不够的问题,首先运用六何分析方法对煤矿事故隐患大数据进行内容分析,确定隐患的描述维度及属性类别,实现文本型隐患数据的量化表达;之后根据隐患数据变量特征,采用对数线性模型进行隐患维度间交互的知识发现研究,探索煤矿事故隐患各维度间的交互效应。研究结果表明:基于"六何分析法+对数线性模型"的分析框架能够实现文本型隐患数据的结构化转换,有效揭示煤矿隐患各维度间的交互影响关系,实现隐性知识的显性化。
【作者单位】： 北京信息科技大学经济管理学院;
【关键词】： 煤矿事故隐患 对数线性模型 六何分析方法 知识发现
【基金】：国家自然科学基金项目(61471362) 北京信息科技大学校基金项目(16350003)
【分类号】：TD77
【正文快照】： 0引言隐患是事故的前一阶段,隐患排查则是煤矿安全管理一项重要活动。目前,在我国众多煤矿企业中,安全监管部门都会开展隐患的定期检查、专项检查和不定期突击检查等活动。特别是每日开展的定期检查成为煤矿安全管理的例行活动,形成了煤矿事故隐患大数据资源。根据国家安监总，

本文编号：911789