数据挖掘技术在煤矿隐患管理中的应用
来源期刊:工矿自动化2016年第2期
论文作者:陈运启
文章页码:27 - 30
关键词:煤矿隐患;数据挖掘;支持度;置信度;Kulczynski度量;关联规则;
摘 要:针对目前煤矿隐患管理缺乏对隐患数据深入分析的问题,介绍了适合隐患关联规则发现的数据挖掘算法,提出用支持度-置信度-Kulczynski度量模式表达隐患因素间的关联关系。对隐患数据预处理、转换后构建隐患数据仓库,并在隐患责任部门、隐患种类、隐患等级和隐患发生地点4个维度上进行挖掘分析,发现多维度间存在的较强关联规则,给出针对性的辅助决策。现场实际应用表明,通过使用数据挖掘算法,减少了隐患的发生次数,为煤矿隐患治理提供了可靠支持。
陈运启
中煤科工集团重庆研究院有限公司
摘 要:针对目前煤矿隐患管理缺乏对隐患数据深入分析的问题,介绍了适合隐患关联规则发现的数据挖掘算法,提出用支持度-置信度-Kulczynski度量模式表达隐患因素间的关联关系。对隐患数据预处理、转换后构建隐患数据仓库,并在隐患责任部门、隐患种类、隐患等级和隐患发生地点4个维度上进行挖掘分析,发现多维度间存在的较强关联规则,给出针对性的辅助决策。现场实际应用表明,通过使用数据挖掘算法,减少了隐患的发生次数,为煤矿隐患治理提供了可靠支持。
关键词:煤矿隐患;数据挖掘;支持度;置信度;Kulczynski度量;关联规则;