The development of information technology constantly promotes the modernization of coal mine safety management. But with loose structure, multi-source heterogeneous data, the existing coal mine safety management information systems have difficulties in data storage, operations, and share, which make the situation of "data abundance, but information indigence". Therefore, integrated with mine safety management theory and artificial intelligence technology, this project tries to introduce ontology in the field of coal mine safety. Based on the analysis knowledge, concepts and events in the field of coal mine safety, the construction method of domain ontology of coal mine safety will be studied, which reveals original structures and properties characteristics of objects related to coal mine safety and provide a unified concept description model for them. Finally, on the foundation of ontology knowledge base and the multi-source heterogeneous data integration framework of coal mine safety, the coal mine safety management decision making and information retrieval knowledge service platform will be established. On the one hand, the research can provide solutions and scientific theoretical basis for the vast amounts of multi-source heterogeneous data integration and sharing of coal mine safety,and important guarantees to improve coal mine safety information management level and scientific safety management decision. On the other hand, it also can enrich the ontology construction and its application theory in the field of data fusion, and extend the application of the technology of ontology in the field of coal mine safety.
信息技术的发展,不断推动着煤矿安全管理的现代化,但现有的煤矿安全管理相关信息系统结构松散,数据多源异构,海量数据的存储、操作和共享困难,使得"数据爆炸,信息贫乏"的局面一直存在。为此,本项目拟集成煤矿安全管理理论、人工智能和知识管理等方法,尝试在煤矿安全领域引入本体,从分析煤矿安全领域的知识、概念、事件等入手,研究煤矿安全领域本体的构建方法,揭示煤矿安全涉及事物的信息的本原结构及属性特征,为煤矿安全领域信息、知识、模型处理提供统一的概念描述标准,构建煤矿安全本体知识库和基于本体的多源异构煤矿安全数据融合框架,并建立面向煤矿安全管理决策和信息检索的知识服务平台。一方面为海量的多源异构煤矿安全数据的融合和共享等问题提供解决方法和科学的理论依据,为提高煤矿安全信息管理水平和安全管理决策的科学性提供重要保障,另一方面也将丰富本体构建及其在数据融合方面的应用理论,拓展本体技术在煤矿安全领域的应用。
针对煤矿安全领域数据多源异构,海量数据的存储、操作和共享困难,使得"数据爆炸,信息 贫乏"的局面,本课题基于煤矿安全管理理论、人工智能和本体知识管理等方法,从以下几个方面开展了研究:(1)分析了煤矿安全领域数据特征,探讨了基于本体描述的煤矿安全数据知识获取途径及方法;(2)采用结构方程模型,从矿工的不安全行为影响因素、煤矿安全事故影响因素及煤矿安全管理能力影响因素等对煤矿领域安全核心概念进行了识别和分析。(3)围绕煤矿领域安全本体的构建方法,分别从概念识别、语义抽取、本体的手动和自动构建方面开展了研究,提出了针对煤矿安全领域本体的手动和自动构建方法,并以煤矿安全事故为例,构建了领域本体知识库。(4)把本体技术和数据挖掘理论相结合,提出了基于本体和关联规则的煤矿安全预警模型,以及基于文本挖掘的煤矿安全事故案例分析方法。(5)针对传统的煤矿事故案例管理系统检索功能单一、难以满足语义化的知识服务需求等问题,初步设计构建了基于本体的煤矿事故知识管理系统平台,系统的应用提高了煤矿事故知识的利用率和共享,为用户提供了更加智能化的知识服务。. 本项目的研究成果一方面为煤矿安全数据融合和共享提供了基于本体的解决方案,为提高煤矿安全信息管理水平和安全管理决策的科学性提供基础保障,同时也丰富了领域本体的自动构建方法,拓展了本体技术在煤矿安全知识管理领域的应用。
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数据更新时间:2023-05-31
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