论文摘要
针对传统矿山安全事故数据分类的耗时、低效等问题,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制结合的矿山安全事故分类方法。首先对安全管理局的所有相关矿山事故数据进行分词和去停用词等预处理操作;然后将数据输入到LSTM网络进行预训练并结合注意力机制根据预训练结果进行模型优化;最后利用分类模型对矿山事故数据进行安全等级分类。根据实验结果表明,与只使用LSTM的分类方法相比提出的分类方法准确率提高了39%,有效解决了传统矿山安全事故分类方法中存在的问题。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘雪燕,王成钢,雷军明
关键词: 矿山事故,自然语言处理,长短期记忆网络,注意力机制,数据分类
来源: 信息技术与信息化 2019年10期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程,计算机软件及计算机应用
单位: 青岛理工大学信息与控制工程学院
基金: 国家自然科学基金“2017年安全生产重特大事故防治关键技术科技项目”（shandong-0040-2017AQ)
分类号: TD79;TP391.1
页码: 190-192
总页数: 3
文件大小: 1299K
下载量: 196
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