煤矿安全隐患智能语义采集与智慧决策支持系统

摘要：

针对现有煤矿安全隐患智能语义采集与决策系统存在欠缺智能语义提取功能和多属性互联检索分析与决策功能、智能化程度不高等问题,设计了一种基于改进卷积神经网络(CNN)和蚁群算法(ACO)的煤矿安全隐患智能语义采集与智慧决策支持系统.该系统采用基于CNN的智能语义采集模型,利用CNN算法匹配出相似度最高的近义关键词,通过映射表关联到标准关键词,解决了相近语义的关键词匹配精度不高的问题;采用基于ACO的智慧检索模型,通过ACO算法负反馈和正向加强的方式标记高频度检索条例,实现了被检索的高频度条例的智能显示.实验与应用结果表明,该系统可实现多属性语义关键词的互联查询、高频度检索条例的智能显示、隐患问题相关数据的实时跟踪、数据统计图的多样化显示、决策分析预警简报的智能生成等功能.

关键词：煤矿安全、隐患排查、语义分析、语义智能采集、语义智慧检索、多属性互联检索、卷积神经网络、蚁群算法

所属期刊栏目：44

分类号：TD76(矿山安全与劳动保护)

资助基金：国家自然科学基金项目51874010,61170060;重大创新平台及高校创新人才团队_矿山物联网研发团队项目2017A053;安徽省学术和技术带头人学术科研活动资助项目2015D046;安徽省高等学校优秀拔尖人才资助项目gxbjZD2016044

在线出版日期：2018-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：7-13