智能网络下职业健康风险大数据分析方法

• 作者: 刘博 邓舒平 杨楠 郑继辉 谢金龙
• 来源期刊: 信息技术
• 关键词: 职业健康 数据挖掘 AdaBoost算法 BP神经网络模型 可视化
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 应用技术|APPLIED TECHNOLOGY
• 页码范围: 128-134
• 页数: 7页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2021.05.022

摘要

针对目前职业健康数据大、技术分析落后的问题,提出了新型的解决方法.该方法构建出包括数据获取层、数据存储层、数据处理层和数据分析层的系统架构,实现了职业健康大数据的采集、存储、计算和数据传递.该研究方法还采用大数据挖掘算法实现职业健康大数据的微观分析,通过AdaBoost算法实现不同健康大数据的关联分析,通过BP神经网络模型实现健康大数据的故障诊断,又采用可视化技术实现数据的集合与映射,提高职业健康大数据的管控,试验表明,该研究的方法数据处理速度快,准确率大于95％.