采矿工程

项目: CC5206 数据挖掘简介 成员: Nicolas Gatica Christopher Igor Nelson Moreno Emilio Roa Tomas Valdura

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

生成包含所有jar包的项目，并配置好MySQL数据库，可直接使用。

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。

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。

PowerDesigner反向工程指南 本指南讲解如何使用PowerDesigner进行数据库反向工程，将现有数据库结构转换为PowerDesigner模型。 步骤： 打开PowerDesigner，创建一个新的数据模型。 选择“Database”-> “Reverse Engineer Database”。 在弹出的窗口中，选择要反向工程的数据库类型和连接信息。 点击“确定”按钮，PowerDesigner将连接到数据库并读取其结构。 反向工程完成后，您将在PowerDesigner中看到数据库的模型，包括表、列、关系等。 提示： 确保您拥有数据库的访问权限。 反向工程过程可能需要一些

掌握特征工程的基础知识与应用技巧，提升机器学习模型性能。

SNS被称为S的一个邻居。 侯选集合由邻域中的邻居组成，选择邻域中评价值优秀的邻居入选。 禁忌算法中，禁忌表中的主要指标是禁忌对象和禁忌长度。 禁忌长度是被禁对象不允许选取的迭代次数。 评价函数是侯选集合元素选取的评价公式。 特赦规则允许部分禁忌对象重新可选。 记忆频率信息有助于加强禁忌搜索的效率。 模型及求解使用禁忌搜索算法解决问题。