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基于数据挖掘的煤矿安全可视化管理

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广东广州

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作者谭章禄,刘婵

出版社中国科技出版传媒股份有限公司

ISBN9787030696151

出版时间2020-02

装帧平装

开本16开

定价249元

货号11294051

上书时间2024-12-19

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目录
前言
第1章  绪论
  1.1  研究背景
  1.2  发展可视化管理的目的和意义
  1.3  可视化管理的科学问题
  1.4  主要研究方法
  1.5  内容框架
第2章  第一外研究综述
  2.1  可视化管理理论
  2.2  数据可视化方法
  2.3  时间序列数据趋势性
    2.3.1  时间序列趋势性分析与描述
    2.3.2  时间序列分段线性表示研究
    2.3.3  时间序列趋势相似性度量研究
  2.4  可视化图元体系
    2.4.1  图元内涵界定
    2.4.2  图元技术研究
    2.4.3  图元提取研究
    2.4.4  图元设计研究
    2.4.5  图元应用研究
  2.5  可视化管理效应
    2.5.1  可视化效应相关研究
    2.5.2  可视化效应相关认知理论与实验研究
第3章  可视化管理理论体系构建
  3.1  可视化管理内涵
  3.2  可视化管理体系构建
    3.2.1  可视化管理体系总架构
    3.2.2  可视化管理理论支持
    3.2.3  可视化管理技术
    3.2.4  知识可视化研究的根本问题
    3.2.5  展示可视化研究的根本问题
  3.3  可视化管理机理分析
    3.3.1  作用机理理论分析
    3.3.2  知识可视化方法及实现
    3.3.3  展示可视化方法及实现
  3.4  可视化管理模型
    3.4.1  知识可视化模型
    3.4.2  展示可视化模型
第4章  可视化管理数据治理
  4.1  可视化管理数据源及特点
  4.2  可视化管理数据集构造
    4.2.1  数据集1：TF煤业煤矿安全数据
    4.2.2  数据集2：司马煤业煤矿安全隐患数据
    4.2.3  数据集3：煤矿安全事故调查报告数据
    4.2.4  数据集4：煤矿CO监测数据
    4.2.5  数据集5：煤矿瓦斯监测数据
    4.2.6  数据集6：煤矿负压监测数据
  4.3  数据清洗及组织
    4.3.1  数据异常的主要类型
    4.3.2  数据清洗的任务和过程
    4.3.3  数据清洗的具体方法
    4.3.4  数据清洗的评价标准
第5章  基于交互分析的知识可视化研究
  5.1  交互分析概述
    5.1.1  对应分析模型
    5.1.2  对数线性模型
    5.1.3  灰色关联模型
    5.1.4  变量独立性检验
  5.2  安全变量交互分析
    5.2.1  两变量交互分析
    5.2.2  多变量交互分析
  5.3  隐患时空规律分析
    5.3.1  煤矿安全隐患时间规律分析
    5.3.2  煤矿安全隐患空间规律分析
第6章  基于文本挖掘的知识可视化研究
  6.1  文本挖掘概述
  6.2  LDA文本主题模型
  6.3  文本分类模型
  6.4  煤矿安全隐患主题挖掘
  6.5  煤矿安全隐患文本分类
第7章  基于社会网络分析的知识可视化研究
  7.1  社会网络分析概述
    7.1.1  社会网络分析基本概念
    7.1.2  社会网络的分类
    7.1.3  社会网络的研究范围
  7.2  煤矿安全隐患社会网络分析
    7.2.1  中心性分析
    7.2.2  凝聚子群分析
  7.3  煤矿事故致因社会网络分析
    7.3.1  事故致因模型构建
    7.3.2  网络模型分析
第8章  基于关联规则挖掘的知识可视化研究
  8.1  关联规则挖掘概述
    8.1.1  关联规则简介
    8.1.2  Apriori算法
    8.1.3  FP-Growth算法
    8.1.4  多维关联规则挖掘
  8.2  TF煤业危险源关联规则分析
    8.2.1  建模分析
    8.2.2  模型构建
    8.2.3  关联规则挖掘工具
    8.2.4  煤矿危险源关联规则挖掘实例
  8.3  司马煤业煤矿危险源关联规则挖掘
    8.3.1  危险源关联规则挖掘问题描述
    8.3.2  司马煤业危险源辨识与危险源类型
    8.3.3  司马煤业危险源关联规则挖掘
  8.4  煤矿安全事故致因因素的关联规则挖掘
    8.4.1  煤矿安全事故致因关联规则挖掘模型
    8.4.2  煤矿安全事故致因因素时间关联规则
    8.4.3  关联规则挖掘对煤矿安全管理的影响
第9章  基于趋势性分析的时间序列数据知识可视化研究
  9.1  时间序列趋势描述基元体系
  9.2  基于遗传算法的时间序列分段线性表示
    9.2.1  算法实现步骤
    9.2.2  基于PLR_GA的时间序列数据降维变换过程
    9.2.3  算法特点分析
  9.3  基于SPADE算法的趋势序列频繁模式发现
  9.4  动态模式匹配
    9.4.1  模式匹配距离
    9.4.2  动态时间弯曲距离
    9.4.3  动态模式匹配
    9.4.4  算法特点分析
  9.5  CO监测数据趋势性分析
    9.5.1  基于PLR_GA的降维趋势变换
    9.5.2  不同压缩率条件下的CO频繁序列模式评估
  9.6  瓦斯监测数据趋势性分析
    9.6.1  基于PLR_GA的降维趋势变换
    9.6.2  不同压缩率条件下的瓦斯趋势序列频繁模式评估
  9.7  负压监测数据趋势性分析
    9.7.1  基于PLR_GA的降维趋势变换
    9.7.2  不同压缩率条件下的负压趋势序列频繁模式评估
  9.8  煤矿安全综合数据趋势性分析
    9.8.1  数据选择与预处理
    9.8.2  煤矿安全趋势序列数据类型识别
    9.8.3  聚类结果
    9.8.4  基于SPADE的序列趋势相似性关系分析与评估
第一0章  可视化管理图元研究
  10.1  图元
    10.1.1  图元相关概念

内容摘要
本书从煤矿安全管理出发，以煤矿安全隐患数据为例，利用了可视化技术、数据挖掘相关技术分析煤矿安全隐患，综合比对相关方法的优劣；从认知心理学角度，评价相关可视化展示方式的展示效果，建立了相关的评价体系。全书最终建立了一套包含数据、方法、展示在内的完整的煤矿安全可视化管理体系。

精彩内容
煤炭企业信息处理能力不足，日益成为制约煤炭企业安全水平进一步提升的瓶颈。可视化管理作为突破数据认知与处理瓶颈的有力工具，正是在顺应第四次产业革命发展大背景下，对传统煤炭企业安全管理的变革。本书以煤矿安全管理为主线，演绎其可视化管理体系构建、知识可视化模型与算法、展示可视化图元与可视化方式优化和可视化管理效应等相关理论与方法。本书总结和阐释了可视化管理理论，将数据可视化技术应用到煤矿安全管理中，所形成的一系列创新性成果对于推动本领域的理论研究、智慧矿山关键技术难题的突破，具有重要的学术价值，对于指导矿山生产实践和智慧矿山建设具有参考借鉴作用。

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