煤矿安全隐患分析与处理环节对煤矿安全高效生产至关重要,受到众多煤矿企业的高度重视。但大部分煤矿企业使用人工方式采集隐患数据和编写安全生产简报,该方式存在工作量大、效率低、录入信息杂乱且不准确等问题;部分煤矿企业还应用计算机软件辅助处理数据,但其基本数据存储不够规范,且数据分析能力较为欠缺。针对上述问题,本文应用卷积神经网络(CNN)语义映射算法并改进深度蚁群算法(ACO),设计了煤矿安全隐患智能采集与智慧决策系统。该系统具有数据实时存储、跟踪处理、风险管控、分析预警、科学决策等功能。文章首先介绍了煤矿安全隐患智能采集与智慧决策系统的研究背景和意义以及煤矿相关领域的国内外研究现状,从多方面、多角度剖析煤矿安全生产过程中存在的问题,并深入分析煤矿企业实际项目功能需求,建立了煤矿安全隐患智能采集与智慧决策系统架构。根据需求构建煤矿安全隐患智能采集与智慧决策系统数据库,并确定了数据表详细字段。在此基础上,将改进CNN技术应用到煤矿隐患智能采集领域,构建了基于CNN的智能采集模型并应用ACO对煤矿隐患智慧检索和决策模型进行了改进,并使用C#等编程语言,从安全隐患数据管理、安全隐患风险管控、矿井档案管理等七个功能模块对煤矿安全隐患智能采集与智慧决策系统进行了研发。最后,通过多次测试和实际应用表明,该隐患智能采集与智慧决策系统显著提高了隐患排查的效率和准确度,明显降低了煤矿安全隐患事故的发生频率,为煤矿安全生产提供了保障。图[61]表[8]参[52]