近年來,施工技術及管理水平的進步給建筑施工安全現狀帶來了明顯的改善,但是每年建筑施工安全事故仍然頻發(fā),因此,建筑施工安全管理水平的持續(xù)提升仍是一個重要課題。另外,隨著建筑施工行業(yè)信息化水平的提升,積攢了大量的數據資源,如何挖掘這些數據資源的隱藏知識,并將這些知識組織起來為建筑施工安全管理提供知識服務日漸重要。因此,本研究以知識管理與智能決策兩個角度為出發(fā)點,將本體技術應用于建筑施工安全事故知識管理中。以本體構建過程,完成對建筑施工安全事故領域數據資源的知識挖掘;以本體知識庫的構建,完成對建筑施工安全事故知識的結構化組織。另外從智能決策的角度出發(fā),嘗試以本體知識庫為基礎,實現對建筑施工安全事故的智能預警,從而對建筑施工安全管理決策水平的提升展開積極的探索。本研究通過網絡爬蟲等方法搜集事故案例、相關法律法規(guī)、技術規(guī)范等領域文本數據,采用文本分詞加混合方法抽取領域概念,并將概念格方法應用于決策規(guī)則的挖掘;然后從事故致因機理出發(fā),定義建筑施工安全事故本體模型。通過構建本體層次結構、定義對象和數據屬性、構建本體實例等過程,使用Protégé5.5.0軟件完成建筑施工安全事故本體的構建。并使用軟件... 

【文章來源】：西安建筑科技大學陜西省

【文章頁數】：95 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內外研究現狀
        1.2.1 基于文本挖掘的預警研究現狀
        1.2.2 建筑施工安全事故預警研究現狀
        1.2.3 本體知識庫研究現狀
    1.3 研究內容、方法及技術路線
        1.3.1 研究內容
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 技術路線
    1.4 本章小節(jié)
2 相關基礎理論與方法概述
    2.1 文本分詞
    2.2 概念格理論
        2.2.1 概念格定義
        2.2.2 決策規(guī)則獲取
    2.3 本體理論
        2.3.1 本體定義
        2.3.2 本體建模元語
        2.3.3 本體的描述語言
        2.3.4 本體的構建方法
        2.3.5 本體的構建工具
    2.4 知識庫理論
        2.4.1 知識庫與數據庫、本體的關系
        2.4.2 知識庫的構建
    2.5 本章小節(jié)
3 建筑施工安全事故知識獲取
    3.1 數據獲取及處理
        3.1.1 研究文獻的獲取
        3.1.2 事故案例的獲取
        3.1.3 領域文件的獲取
    3.2 建筑施工安全事故領域概念抽取方法
    3.3 建筑施工安全事故領域概念抽取
        3.3.1 基于規(guī)則匹配的概念抽取
        3.3.2 基于互信息和信息熵的概念篩選
    3.4 建筑施工安全事故決策規(guī)則抽取
        3.4.1 基于人工識別的建筑施工安全事故決策規(guī)則抽取
        3.4.2 基于概念格的建筑施工安全事故決策規(guī)則挖掘
    3.5 本章小節(jié)
4 建筑施工安全事故本體構建
    4.1 建筑施工安全事故本體構建方法
    4.2 建筑施工安全事故知識模型
        4.2.1 建筑施工安全事故知識表示元組
        4.2.2 建筑施工安全事故本體模型
    4.3 建筑施工安全事故本體構建
        4.3.1 定義事故本體類及層次結構
        4.3.2 定義事故本體的類屬性
        4.3.3 創(chuàng)建事故本體實例
    4.4 本章小結
5 建筑施工安全事故本體知識庫的構建
    5.1 建筑施工安全事故本體知識庫模型
    5.2 建筑施工安全事故本體知識庫構建流程
    5.3 建筑施工安全事故規(guī)則庫的構建
        5.3.1 事故知識規(guī)則的規(guī)范化
        5.3.2 建筑施工安全事故規(guī)則庫構建
    5.4 本章小結
6 基于本體知識庫的建筑施工安全事故預警案例分析
    6.1 安全事故預警流程
    6.2 安全事故預警實例分析
        6.2.1 案例選擇
        6.2.2 預警推理過程與結果分析
    6.3 本章小節(jié)
7 結論和展望
    7.1 研究結論
    7.2 研究展望
參考文獻
攻讀碩士研究生期間發(fā)表的論文
附錄一 建筑施工安全事故本體層次結構
附錄二 詞性規(guī)則統(tǒng)計核心代碼
附錄三 互信息篩選核心代碼
附錄四 信息熵篩選核心代碼
附錄五 詞性規(guī)則參考表
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于概念格的施工安全事故知識發(fā)現研究[J]. 仇國芳,王舉.  安全與環(huán)境學報. 2019(05)
[2]基于文本挖掘和復雜網絡的中美電商專利比較研究[J]. 劉玉林,菅利榮.  情報雜志. 2019(06)
[3]基于Doc2Vec的期刊論文熱點選題識別[J]. 阮光冊,夏磊.  情報理論與實踐. 2019(04)
[4]基于形式概念分析的先驗型應急知識多粒度描述[J]. 高俊峰.  情報科學. 2018(10)
[5]基于通用詞與術語部件的專利術語抽取[J]. 俞琰,趙乃瑄.  情報學報. 2018(07)
[6]基于本體的初等數學知識庫的構建與知識搜索研究[J]. 阮懷偉,陳艷平,吳曉璇.  電腦知識與技術. 2018(19)
[7]基于本體的孕產知識庫構建及應用[J]. 王譯,丁臘春,葉恩光.  醫(yī)學信息學雜志. 2018(06)
[8]突發(fā)公共衛(wèi)生事件知識庫構建研究[J]. 徐健,周華陽,葉光輝.  圖書館學研究. 2018(11)
[9]基于本體的煤礦事故隱患辨識排查系統(tǒng)構建[J]. 張寶隆,王向前,何葉榮,李慧宗.  煤礦安全. 2018(05)
[10]基于本體的民機裝配工藝知識庫系統(tǒng)構建[J]. 任民山,蔡紅霞,李鈞.  工業(yè)控制計算機. 2018(04)

博士論文
[1]Deep Web數據集成關鍵技術研究[D]. 王英.吉林大學 2010

碩士論文
[1]局部特征詞選擇方法及其在文本分類中的應用[D]. 劉冰.山西大學 2019
[2]基于網絡資源的煤礦事故本體知識庫的構建研究[D]. 張寶隆.安徽理工大學 2018
[3]課程知識本體構建方法研究[D]. 呂健穎.東北石油大學 2018
[4]基于本體的版權知識庫構建方法研究與應用[D]. 任志遠.北方工業(yè)大學 2017
[5]領域本體的構建及其在Web信息抽取中的應用研究[D]. 黃嬋.江西理工大學 2010
[6]應用本體論構建數據挖掘知識管理系統(tǒng)[D]. 鄭亮.重慶大學 2008



本文編號：3204248