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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.
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文献信息
篇名 煤矿安全隐患智能语义采集与智慧决策支持系统
来源期刊 工矿自动化 学科 工学
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
年,卷(期) 2018,(11) 所属期刊栏目 科研成果
研究方向 页码范围 7-13
页数 7页 分类号 TD76
字数 4645字 语种 中文
DOI 10.13272/j.issn.1671-251x.2018090031
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李敬兆 安徽理工大学电气与信息工程学院 154 567 12.0 17.0
2 陈梓华 安徽理工大学电气与信息工程学院 1 5 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
煤矿安全
隐患排查
语义分析
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语义智慧检索
多属性互联检索
卷积神经网络
蚁群算法
研究起点
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工矿自动化
月刊
1671-251X
32-1627/TP
大16开
江苏省常州市木梳路1号中煤科工集团常州自动化研究院内
28-162
1973
chi
出版文献量(篇)
6068
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33991
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