煤矿工程

特质焦虑是个体固有的一种焦虑倾向，可能对心理健康产生潜在影响。本研究采用问卷调查法，调查了山西某煤矿的218名工人的特质焦虑和不安全心理情况，并通过SPSS19.0进行了统计分析、方差分析和相关性分析。研究结果显示，工人的年龄、工种和工作时间与特质焦虑显著相关。此外，特质焦虑与工人的麻痹心理、逆反心理、安全无奈感以及临时心理存在关联。特质焦虑水平与工人的不安全心理呈现显著正相关，相互之间存在影响关系。

为实现我国煤炭工业高质量发展，针对煤矿智能化初级阶段，开展了相关技术体系研究和工程建设。 智能化煤矿顶层设计 以“矿山即平台”理念为指导，将智能化煤矿整体架构划分为设备层、基础设施层、服务层和应用层，以实现煤矿生产、安全、生态、保障的智能化闭环管理。 多源异构数据融合 针对智能化煤矿信息孤岛问题，开展了多源异构数据建模、特征提取与数据挖掘技术研究，并研发了基于数据驱动的信息实体建模与更新技术。 高精度三维地质模型构建 研究了智能化煤矿高精度三维地质模型构建方法，提出了基于地质模型动态更新的煤层厚度自适应截割控制方法。 智能化工作面采掘接续设计 研发了工作面采掘接续智能设计技术，实现了接续工作面

我国煤炭开采对地下水资源造成的影响是推动煤炭绿色开发和矿区生态文明建设的关键问题。通过调研、统计分析和专家咨询，系统分析了我国煤矿矿井水保护利用的现状，提出了相应的发展战略和工程科技措施。研究表明，当前我国每吨煤开采产生的矿井水平均为1.87m³。

矿工不安全行为影响因素权重研究 本研究深入探讨了影响矿工不安全行为的因素，并对其重要性进行了量化分析。首先，通过文献综述，从内在和外在两个层面，梳理出28个可能的影响因素。随后，基于这些因素设计了调查问卷，并运用因子分析法对收集的数据进行统计分析，构建了不安全行为影响因素指标体系。最后，通过计算各层级指标的权重值，明确了不同因素对矿工不安全行为的影响程度，为控制和预防此类行为提供了理论依据。

SAS Enterprise Miner是由全球知名的数据分析软件公司SAS开发的强大数据挖掘工具，为用户提供直观高效的环境，用于构建、验证和部署预测模型。这款试用版允许用户体验其在大数据分析领域的卓越性能。SAS Enterprise Miner集成了数据预处理、建模、评估和部署的全过程，支持多种数据挖掘方法，包括决策树、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机和随机森林等。它能够从海量数据中挖掘出隐藏的模式、趋势和关联，为企业决策提供强有力的支持。《SAS.Institute.Getting.Started.with.SAS.Enterprise.Miner.5.2.Apr.2006.pdf》是详

矿工应急能力的量化，挺新鲜的一个角度。用生理参数配合实验系统来评估应急处置水平，说实话还蛮有想法的。系统搭建那块儿虽然偏科研，但方法比较接地气，比如用数据挖掘去挖员工状态，这种组合在前端数据可视化里也有用武之地。 生理指标和应急水平的对应关系，说白了就像用页面加载时间来判断用户体验质量。他们筛了 7 个比较关键的指标，你要是搞类似的安全监测项目，可以参考这个思路来挑指标。尤其是你要做煤矿、工业方向的数据可视化，这资料还挺有参考价值的。 还有个小亮点是他们搞了个评估指数模型，虽然是煤矿行业的，但这种建模思路和Tableau或者Power BI配合，用在用户行为、设备监控都合适。感兴趣的话可以顺手

本系统利用煤矿安全生产大数据，采用组合数据挖掘方法，建立了煤矿事故预测信息系统。详细阐述了系统需求分析与设计流程。

MatLab工程数学为初学者提供了适用于工程项目的实际应用方法。

生成包含所有jar包的项目，并配置好MySQL数据库，可直接使用。

高级特征工程的进阶玩法讲得挺细，尤其是一些靠数据本身衍生出来的统计特征、最近邻特征和矩阵分解，思路上都比较实战。像用groupby搞出来的均值、中位数，还能按 KNN 找邻居做交互特征，这些操作在比赛和业务里都挺常用的。 文档里提到的自动特征生成这块，也挺有意思。虽然没点名用的是哪几个工具，但看意思应该涵盖了像Featuretools、Kats、TSFresh那类能自动撸特征的库，适合你想少写点代码但又不想漏掉特征的人。 矩阵分解也讲到了，主要就是把原始稀疏矩阵压缩成一堆稠密的“隐因子”，这类特征对推荐系统或者 CTR 模型挺有用。注意点是它是有损的，不能乱用。 整体阅读感受还不错，语言不绕，