煤矿安全隐患智能采集与智能决策系统

　　[摘要]: 分析和处理煤矿中的隐患对安全有效地生产煤矿非常重要，并受到许多煤矿企业的高度评价. 但是，大多数煤矿企业使用手动方法采集隐患数据并编写安全生产简报. 这种方法存在工作量大，效率低，输入信息混乱，输入信息不准确等问题. 一些煤矿企业还使用计算机软件来辅助数据处理，但是其基本数据存储还不够标准化，并且数据分析能力相对不足. 针对上述问题，本文应用卷积神经网络（CNN）语义映射算法，并对深蚁群算法（ACO）进行了改进，设计了煤矿安全隐患智能采集与智能决策系统. 该系统具有实时数据存储，跟踪和处理，风险管理与控制，分析和预警以及科学决策等功能. 本文首先介绍了煤矿安全隐患智能采集与决策系统的研究背景和意义，以及煤矿相关领域的*敏*感*词*研究现状，分析了煤矿安全存在的问题. 从多方面，多角度的生产过程，并深入分析煤矿企业的实际情况，对项目的功能要求，建立煤矿安全隐患智能采集与智能决策系统框架进行研究. 根据要求，建立了煤矿安全隐患智能采集与决策系统数据库，并确定了数据表的详细字段. 在此基础上，将改进的CNN技术应用于煤矿隐患的智能采集领域，建立了基于CNN的智能采集模型，并应用ACO改进了隐患的智能检索和决策模型. 在煤矿中，以及从安全风险中使用C#等编程语言的方法七个功能模块，包括数据管理，安全隐患风险管理和控制以及煤矿文件管理，已经开发了智能采集和智能决策煤矿安全隐患系统. 最后，通过多次测试和实际应用，表明隐患智能采集与智能决策系统显着提高了隐患调查的效率和准确性，显着降低了煤矿安全隐患的发生频率，为煤矿安全隐患提供了保障. 煤矿安全生产. 图[61]表[8]参考. [52]