基于关联规则挖掘的煤矿危险源耦合作用分析研究

"基于关联规则挖掘的煤矿危险源耦合作用分析" 本研究基于关联规则挖掘方法，旨在分析煤矿安全事故中的危险源耦合作用关系。通过将隐患排查类比为“超市购物”，进行建模分析，并定义隐患排查“事务”界定和危险源“项集”分析，以构建布尔关系表。然后，采用基于提升度拓展的Apriori算法构建危险源关联规则挖掘模型，并对铁峰煤业隐患排查数据进行实证分析。 知识点1：关联规则挖掘在煤矿安全管理中的应用 关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，旨在发现隐藏在数据中的关联规则。通过将关联规则挖掘应用于煤矿安全管理，可以发现隐患数据集中隐含的危险源耦合作用关系，从而对有效开展隐患排查和安全管理工作提供支持。 知识点2：隐患排查类比为“超市购物”的思想 将隐患排查类比为“超市购物”是本研究的创新之处。这一思想将隐患排查看作是一种购物过程，隐患排查数据看作是一种商品，而危险源耦合作用关系看作是一种购物篮子。通过这种类比，可以更好地理解隐患排查的过程和危险源耦合作用的关系。 知识点3：布尔关系表的构建 布尔关系表是关联规则挖掘的重要基础。通过构建布尔关系表，可以将隐患排查数据转换为布尔值，从而便于关联规则挖掘模型的建立。布尔关系表的构建是基于隐患排查“事务”界定和危险源“项集”分析的结果。 知识点4：Apriori算法在关联规则挖掘中的应用 Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法。通过基于提升度拓展的Apriori算法，可以构建危险源关联规则挖掘模型，并发现隐患数据集中隐含的危险源耦合作用关系。 知识点5：煤矿安全事故的危险源耦合作用关系 煤矿安全事故具有危险源耦合致因特性。通过关联规则挖掘方法，可以发现隐患数据集中隐含的危险源耦合作用关系，从而对有效开展隐患排查和安全管理工作提供支持。 知识点6：关联规则挖掘在隐患排查中的应用 关联规则挖掘可以应用于隐患排查，以发现隐患数据集中隐含的危险源耦合作用关系。通过关联规则挖掘，可以对隐患排查数据进行深入分析，并提供科学的依据以支持隐患排查和安全管理工作。 知识点7：关联规则挖掘模型的建立 关联规则挖掘模型的建立是基于布尔关系表的结果。通过构建关联规则挖掘模型，可以发现隐患数据集中隐含的危险源耦合作用关系，并对隐患排查和安全管理工作提供支持。 知识点8：铁峰煤业隐患排查数据的实证分析 铁峰煤业隐患排查数据是本研究的实证对象。通过对铁峰煤业隐患排查数据进行实证分析，可以验证关联规则挖掘方法在煤矿安全管理中的应用价值。 本研究基于关联规则挖掘方法，旨在分析煤矿安全事故中的危险源耦合作用关系。通过关联规则挖掘，可以发现隐患数据集中隐含的危险源耦合作用关系，并对隐患排查和安全管理工作提供支持。