【摘 要】
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针对现有煤矿安全隐患信息采集系统语义特征提取效率不高、数据采集智能化程度低等问题,提出了一种基于改进循环神经网络(RNN)的煤矿安全隐患信息关键语义智能提取系统。该系
【机 构】
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安徽理工大学电气与信息工程学院,大同煤矿集团有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51874010),北京理工大学高精尖开发基金项目(2018I R S16),淮南市“50·科技之星”(2019502X003)
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针对现有煤矿安全隐患信息采集系统语义特征提取效率不高、数据采集智能化程度低等问题,提出了一种基于改进循环神经网络(RNN)的煤矿安全隐患信息关键语义智能提取系统。该系统利用循环神经网络记忆过往认知的特点,构建基于RNN的煤矿安全隐患信息关键语义智能采集模型,以逗号为界限进行语句分割,逐句提取关键语义特征,积累过往提取特征的记忆,最终获取安全隐患特征关键词。实验结果表明:该系统具有高精准度特征提取,语义映射命中率高等特性,实现了煤矿安全隐患关键信息智能采集,提高了日常安全生产隐患排查效率,减少了煤矿安全事故
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