亭南煤礦信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)量激增的同時,存在數(shù)據(jù)集成困難、文本類安全隱患數(shù)據(jù)挖掘難度大等問題,導致無法在短時間內(nèi)及時洞察隱患地點的異常、感知生產(chǎn)活動中的規(guī)律。本文以探究生產(chǎn)活動中,隱患的致因關(guān)系、尋找危險源、分析能耗降低空間為目的,挖掘安全隱患及生產(chǎn)數(shù)據(jù),為事故預防、資源合理配置提供參考。首先查閱了相關(guān)資料,針對生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成困難、文本型安全隱患數(shù)據(jù)挖掘存在障礙等問題,依賴分布式分析架構(gòu)+Spring MVC架構(gòu)+關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,設(shè)計關(guān)聯(lián)分析平臺架構(gòu),并分析平臺搭建的可行性。然后通過Eclicpse集成開發(fā)環(huán)境,基于設(shè)計的關(guān)聯(lián)分析平臺架構(gòu),對分布式分析架構(gòu)、服務(wù)器端架構(gòu)、業(yè)務(wù)需求分別實現(xiàn),完成平臺搭建。按照關(guān)聯(lián)規(guī)則所要求的數(shù)據(jù)規(guī)范,針對人工錄入的安全隱患數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一、傳感器自動采集的生產(chǎn)數(shù)據(jù)格式存在差異的特點,分別設(shè)計它們的數(shù)據(jù)模型。然后完成數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換、映射,為數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析做鋪墊。為了將挖掘算法嵌入平臺,根據(jù)分布式集群的特點,改進傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,并將其部署到平臺。最后,以事故預警與資源合理配置為目的。關(guān)聯(lián)安全隱患數(shù)據(jù),得到隱患主題的依賴關(guān)系,揭露隱患間的致因關(guān)系。然后,通過四維...

【文章頁數(shù)】：92 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題的提出
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容及技術(shù)路線
2 平臺架構(gòu)設(shè)計
    2.1 亭南煤礦信息化現(xiàn)狀與解決方案
    2.2 分布式分析架構(gòu)設(shè)計
    2.3 服務(wù)器端架構(gòu)設(shè)計
    2.4 業(yè)務(wù)功能設(shè)計
    2.5 平臺拓撲關(guān)系
    2.6 平臺構(gòu)建的可行性及優(yōu)越性研究
    2.7 本章小結(jié)
3 關(guān)聯(lián)分析平臺搭建
    3.1 平臺資源及配置
    3.2 分布式架構(gòu)的嵌入
    3.3 服務(wù)器端開發(fā)
    3.4 本章小結(jié)
4 數(shù)據(jù)模型設(shè)計與數(shù)據(jù)處理
    4.1 亭南煤礦數(shù)據(jù)來源分析
    4.2 數(shù)據(jù)模型設(shè)計
    4.3 數(shù)據(jù)處理
    4.4 本章小結(jié)
5 算法嵌入與關(guān)聯(lián)結(jié)果分析
    5.1 亭南煤礦業(yè)務(wù)需求分析
    5.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
    5.3 基于分布式集群的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法改進
    5.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的嵌入
    5.5 關(guān)聯(lián)結(jié)果分析
    5.6 平臺功能展示
    5.7 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
致謝
作者從事科學研究和學習經(jīng)歷簡介
攻讀碩士學位期間的主要學術(shù)成果



本文編號：3768200