礦工的不安全行為是導(dǎo)致煤礦安全事故發(fā)生的最主要原因,因此,從礦工行為出發(fā),對煤礦安全生產(chǎn)進(jìn)行治理與改善,是解決煤礦安全問題的根本途徑之一。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能的發(fā)展,針對人體的行為理解與判識已有大量的研究工作并取得了一定成果,但通用的行為理解方法更適用于固定場景下的簡單行為理解,若直接應(yīng)用于井下復(fù)雜環(huán)境的礦工不安全行為理解,存在建模復(fù)雜、行為判識簡單且單一的問題。同時,在獲取礦工行為及行為上下文信息后,由于缺少對領(lǐng)域知識的抽取、表示與利用,使自動對礦工不安全行為進(jìn)行判識成為難點。本文提出一種以本體為載體,結(jié)合數(shù)據(jù)與知識的行為理解與判識方法,不僅可解決復(fù)雜環(huán)境下的行為理解問題,還可自動對礦工的不安全行為進(jìn)行判識,對煤礦安全性的提高有重要意義。首先針對煤礦不安全行為知識多源異構(gòu)、煤礦科學(xué)數(shù)據(jù)總量日趨龐大,手動整合知識難度大的問題,提出了面向礦工不安全行為領(lǐng)域的知識抽取算法。該算法結(jié)合多種詞向量信息,基于深度注意力機(jī)制聯(lián)合學(xué)習(xí)多種知識抽取任務(wù),解決了煤礦安全領(lǐng)域相關(guān)資料由于包含煤礦地理信息以及大量專有名詞,具有的一詞多義或多詞同義的問題。經(jīng)實驗證明,該模型在煤礦安全領(lǐng)域的知識抽取任務(wù)上相...

【文章頁數(shù)】：96 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 研究框架及技術(shù)路線
    1.5 論文章節(jié)安排
2 基本概念及相關(guān)理論
    2.1 知識表示
    2.2 知識抽取相關(guān)技術(shù)
    2.3 本體相關(guān)理論
    2.4 本章小結(jié)
3 基于聯(lián)合學(xué)習(xí)的礦工不安全知識抽取
    3.1 知識抽取需求分析和基本結(jié)構(gòu)設(shè)計
    3.2 基于聯(lián)合學(xué)習(xí)的實體識別與關(guān)系抽取模型設(shè)計
    3.3 實驗及分析
    3.4 本章小結(jié)
4 礦工不安全行為本體構(gòu)建
    4.1 構(gòu)建需求分析和本體庫基本架構(gòu)
    4.2 礦工行為的環(huán)境本體構(gòu)建
    4.3 礦工本體構(gòu)建
    4.4 礦工行為時空關(guān)系本體構(gòu)建
    4.5 礦工行為本體構(gòu)建
    4.6 本體存儲
    4.7 本章小結(jié)
5 礦工不安全行為推理
    5.1 礦工不安全行為推理需求分析與基本架構(gòu)
    5.2 基于CART分類樹的礦工行為推理方法
    5.3 基于SWRL的礦工行為規(guī)則構(gòu)建
    5.4 本章小結(jié)
6 礦工不安全行為判識方法及實驗分析
    6.1 礦工不安全行為判識方法
    6.2 實驗與分析
    6.3 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集



本文編號：3769518