【摘 要】
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为了进一步提高对煤矿安全生产的预测预警能力,本文基于聚类与分类算法,利用大数据技术,对煤矿生产过程中记录的文本数据进行分析处理,结合实际经验与理论研究,对煤矿文本数据进行综合地、系统地分析,从而达到提升煤矿安全生产风险预控能力的目的。本文以煤矿瓦斯事故案例文本作为语料数据,针对煤矿开采过程中记录的大量文本数据,首先进行了文本预处理操作,包括数据清洗、中文分词、词性标注、词转向量等,在分词部分对比分
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为了进一步提高对煤矿安全生产的预测预警能力,本文基于聚类与分类算法,利用大数据技术,对煤矿生产过程中记录的文本数据进行分析处理,结合实际经验与理论研究,对煤矿文本数据进行综合地、系统地分析,从而达到提升煤矿安全生产风险预控能力的目的。本文以煤矿瓦斯事故案例文本作为语料数据,针对煤矿开采过程中记录的大量文本数据,首先进行了文本预处理操作,包括数据清洗、中文分词、词性标注、词转向量等,在分词部分对比分析了 IKAnalyzer（IK）和ICTCLAS（IC）两种非常流行的中文分词算法在大量中文文本分割问题中的实验结果,发现IC的表现更突出,于是选择IC分词算法对事故文本进行分词及词性标注,并完成了文本信息向结构化数据的转化。为了克服现有聚类算法的缺点,结合K-means算法与Canopy粗聚类设计了CanopyKmeans算法,分析了 CanopyKmeans算法的实现步骤,并借助Hadoop分布式计算平台,使用云计算中的MapReduce编程模型,进行了对瓦斯事故案例文本的聚类分析,得到了 30个聚类主题以及相应的事故类别文本,对这些不同类别的事故文本进行统计,从中择出6个出现频率最高的事故类型文本,作为分类模型的训练集,再通过随机森林算法进行数据集训练,完成对测试组文本文件的分类预测,发现随机森林模型的识别成功率非常可观,并且通过对比决策树算法,发现随机森林预测模型对事故数据和非事故数据的识别成功率均高于决策树算法。从而可以使用随机森林算法模型对未知的煤矿安全文本文件进行预测分类,实现对煤矿安全的分析预警。本文通过对煤矿瓦斯事故案例文本进行数据分析,提高海量文本数据的处理效率,在一定程度上实现了对煤矿安全生产的预测预警,具有一定的应用价值。图31表3参93
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