煤矿事故隐患本体化智能辨识系统
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更新于2024-09-03
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"该文主要讨论了一种基于本体的煤矿事故隐患辨识排查系统的构建方法,旨在解决煤矿事故隐患排查效率低和辨识不准确的问题。通过建立事故隐患本体,利用Protégé工具进行形式化处理和存储,然后用Java语言实现系统功能,以提升隐患数据的再利用率和知识的利用率,实现煤矿安全管理的信息化和智能化。"
在煤矿安全生产中,事故隐患的辨识和排查是关键环节,但传统方法往往存在效率低下、辨识不全面的弊端。为了改善这一情况,本文提出了一种创新的解决方案——基于本体的煤矿事故隐患辨识排查系统。该系统的核心在于构建煤矿事故隐患的本体模型。
首先,构建隐患本体层次结构是基础。本体的构建需明确应用目标和范围,即建立以煤矿事故隐患知识体系为中心,用于知识管理和智能识别排查。根据事故致因理论,隐患本体划分为四类:人的不安全行为、物的不安全状态、环境的不安全条件和管理上的缺陷。在定义这些类别时,还需考虑领域专家的意见,确保本体的科学性和实用性。
接着,利用Protégé4.0软件对隐患本体进行形式化描述和存储,这是构建本体模型的关键步骤,它使得隐患数据得以规范化,便于计算机理解和处理。通过定义类的对象和数据属性,进一步细化了每个隐患类型的具体特征和属性。
在此基础上,文章构建了事故隐患辨识排查系统模型。这个模型不仅解决了数据的异构性问题,提高了数据的再利用率,还提升了隐患知识的利用率,从而提升了整个系统的智能识别和排查能力。系统采用Java语言实现,增强了系统的稳定性和可扩展性。
该系统的实施有助于煤矿企业实现事故隐患的智能化排查整改,提高安全管理的效率和准确性,为煤矿的安全决策提供有力支持,推动煤矿安全管理向信息化和智能化迈进。
基于本体的煤矿事故隐患辨识排查系统通过知识的组织和管理,有效地解决了传统方法的不足,提升了煤矿安全管理水平,为预防和减少煤矿事故提供了新的技术手段。
2020-04-30 上传
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