本文關鍵詞：基于CBR的煤礦險兆事件決策支持系統研究

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【摘要】：目前,我國煤礦行業(yè)安全生產形勢依然復雜嚴峻,煤礦事故時有發(fā)生,抓好煤礦行業(yè)安全生產工作仍然是重中之重�？v觀煤礦事故發(fā)生之前,都會出現多次險兆事件,雖未造成人員死亡或嚴重經濟損失,但已經對煤礦安全生產的管控工作具有重要的警示作用。因此,對煤礦險兆事件進行基礎研究和管理研究是提高煤礦安全生產重要而實用的手段。本文通過煤礦險兆事件的致因分析,以及對險兆事件的分類分級研究,并在此基礎上結合案例推理關鍵技術,構建了基于案例推理的煤礦險兆事件決策支持系統。首先,通過煤礦險兆事件基礎理論,對險兆事件的概念進行了歸納定義。辨析煤礦險兆事件、危險源與事故隱患的區(qū)別及聯系。結合“瑞士奶酪”理論、“變化--失誤”理論以及能量釋放等事故致因模型,構建煤礦險兆事件致因模型,并在此基礎上對煤礦險兆事件進行了分類分級研究。其次,對煤礦險兆事件案例推理的關鍵技術進行深入研究,主要包括案例表示、案例檢索、案例修正、案例學習與維護。針對煤礦險兆事件的特點,采用框架法對險兆事件案例進行了規(guī)范化的案例表示;采用基于層次的多級檢索方式對案例進行劃分,以區(qū)分不同類別的歷史案例,降低不同案例類別之間的相似度,大大地提高了系統的檢索速度�；谥鞒煞莘治龇▽Π咐龑傩赃M行優(yōu)化,結合主客觀賦權法來獲取檢索特征屬性的權重;基于改進的最近鄰法設計案例相似度算法,并給出了數值型、枚舉型、區(qū)間型、字符型以及符號型屬性值的詳細計算過程和公式。并在案例修正、案例學習與維護方向提出了相應的技術規(guī)則。最后,在深入研究案例推理技術及煤礦險兆事件理論研究的基礎上,基于B/S架構初步構建了決策支持系統的整體架構,進行了詳細的系統分析與設計,并最終實現了基于案例推理的煤礦險兆事件決策支持系統。通過對案例推理技術以及煤礦險兆事件基礎理論的研究,開發(fā)基于案例推理的煤礦險兆事件的決策支持系統,將煤礦安全管理的基礎理論研究與計算機技術相結合,能夠明顯改善煤礦險兆事件的管理效果。同時,為煤礦安全管理研究打開新的角度,對促進煤礦安全生產及風險預控提供參考。
【關鍵詞】：煤礦險兆事件 案例推理 框架法 相似度計算 決策支持系統
【學位授予單位】：西安科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TD771
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 1 緒論10-24
• 1.1 研究背景及意義10-12
• 1.1.1 研究背景10
• 1.1.2 研究意義10-12
• 1.2 國內外研究現狀12-21
• 1.2.1 險兆事件的研究現狀12-15
• 1.2.2 CBR技術的研究現狀15-18
• 1.2.3 決策支持系統的研究現狀18-20
• 1.2.4 研究現狀總結20-21
• 1.3 研究內容、方法及技術路線21-24
• 1.3.1 研究內容21
• 1.3.2 研究方法21-22
• 1.3.3 技術路線圖22-24
• 2 CBR基本原理介紹24-31
• 2.1 CBR基本概念24-25
• 2.1.1 CBR技術思想24
• 2.1.2 CBR技術優(yōu)勢24-25
• 2.2 CBR的關鍵技術25-30
• 2.2.1 案例表示26-28
• 2.2.2 案例檢索28
• 2.2.3 案例修正28-29
• 2.2.4 案例學習與維護29-30
• 2.3 本章小結30-31
• 3 煤礦險兆事件基礎研究31-43
• 3.1 險兆事件基礎理論31-32
• 3.1.1 冰山理論31
• 3.1.2 安全金字塔理論31-32
• 3.2 煤礦險兆事件、危險源及事故隱患的區(qū)別32-35
• 3.2.1 煤礦險兆事件定義32-34
• 3.2.2 煤礦險兆事件、危險源及事故隱患的區(qū)別34-35
• 3.3 煤礦險兆事件致因分析35-38
• 3.4 煤礦險兆事件分類/分級研究38-42
• 3.4.1 煤礦險兆事件分類38-40
• 3.4.2 煤礦險兆事件分級40-42
• 3.5 本章小結42-43
• 4 煤礦險兆事件案例推理的關鍵技術43-59
• 4.1 煤礦險兆事件案例表示43-48
• 4.1.1 煤礦險兆事件案例頂層框架44
• 4.1.2 險兆事件分類子框架44-45
• 4.1.3 煤礦企業(yè)概況子框架45-46
• 4.1.4 險兆事件概況子框架46-47
• 4.1.5 險兆事件風險及影響子框架47
• 4.1.6 險兆事件處理結果及影響子框架47-48
• 4.2 煤礦險兆事件案例檢索48-55
• 4.2.1 案例檢索方式48-49
• 4.2.2 案例屬性選擇及優(yōu)化方法49-51
• 4.2.3 案例屬性權重計算方法51-53
• 4.2.4 案例相似度計算53-55
• 4.3 煤礦險兆事件案例修正55-56
• 4.3.1 屬性相似度修正55-56
• 4.3.2 權值和相似矩陣修正56
• 4.4 煤礦險兆事件案例學習與維護56-58
• 4.4.1 案例學習56-57
• 4.4.2 案例維護57-58
• 4.5 本章小結58-59
• 5 煤礦險兆事件決策支持系統分析與設計59-76
• 5.1 煤礦險兆事件決策支持系統概述59-60
• 5.1.1 決策支持系統設計目標59
• 5.1.2 決策支持系統設計原則59-60
• 5.1.3 決策支持系統應用案例推理技術的可行性60
• 5.2 煤礦險兆事件決策支持系統分析60-63
• 5.2.1 系統流程分析60-61
• 5.2.2 系統功能需求分析61-63
• 5.3 煤礦險兆事件決策支持系統設計63-67
• 5.3.1 系統體系結構63-64
• 5.3.2 系統功能模塊設計64-66
• 5.3.3 系統業(yè)務流程設計66-67
• 5.4 案例推理設計67-69
• 5.5 案例決策過程設計69-71
• 5.5.1 文本信息的處理過程69-70
• 5.5.2 煤礦險兆事件建議解決方案的決策過程70-71
• 5.6 數據庫設計71-75
• 5.7 本章小結75-76
• 6 煤礦險兆事件決策支持系統實現76-86
• 6.1 煤礦險兆事件決策支持系統實現76-83
• 6.1.1 系統開發(fā)環(huán)境及運行環(huán)境76
• 6.1.2 系統實現76-83
• 6.2 煤礦險兆事件決策支持系統應用對策83-85
• 6.2.1 教育宣傳83-84
• 6.2.2 管理職責84
• 6.2.3 制度保障84-85
• 6.3 本章小結85-86
• 7 結論與展望86-88
• 7.1 主要工作與結論86-87
• 7.1.1 主要工作86
• 7.1.2 結論86-87
• 7.2 展望87-88
• 致謝88-89
• 參考文獻89-95
• 攻讀碩士學位期間取得的成果95

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

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本文編號：846860