【摘 要】
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构建了基于7大功能模块的煤炭班组安全管理信息系统,给出了应用数据挖掘到该系统开发与设计中的基本流程.以某煤炭企业为例,采用数据仓库将该企业班组安全管理信息系统中各分
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构建了基于7大功能模块的煤炭班组安全管理信息系统,给出了应用数据挖掘到该系统开发与设计中的基本流程.以某煤炭企业为例,采用数据仓库将该企业班组安全管理信息系统中各分立业务数据库以特定主题进行集成,并利用联机分析处理(OLAP)服务器构建了多维星型结构模型.采用模糊聚类算法对该煤炭班组安全监测数据进行了数据挖掘,划分出安全监测点隶属区域,不同区域代表不同安全级别.结果表明:采用数据仓库和OLAP服务器技术,实现了系统对煤炭班组安全信息多角度和多方位分析.该数据挖掘算法提高了安全监测区域划分的准确度,系统界面颜色差异化设计,使得挖掘结果更加直观明了.
A safety management information system based on seven functional modules is set up, and the basic process of application data mining to the system development and design is given.With a coal enterprise as an example, a data warehouse is used to integrate the safety management information system , The discrete business databases are integrated into a specific topic and a multi-dimensional star structure model is constructed by online analytical processing (OLAP) server.Fuzzy clustering algorithm is used to mine the safety monitoring data of the coal squad, and the safety monitoring points And the different regions represent different levels of security.The results show that using data warehouse and OLAP server technology, the system realizes multi-angle and multi-directional analysis of the safety information of the coal squad group.The data mining algorithm improves the accuracy of the safety monitoring area, System interface color difference design, making the mining results more intuitive.
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