矿山数据

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智能矿山发展的互联网+战略
当前国内智能矿山尚处于初步建设阶段,各煤矿系统多样性导致标准化问题突出,无法充分利用大数据潜力。大部分矿井缺乏三维实景综合信息平台,难以有效预警和应对灾害。应重点推进综采工作面智能感知、统一通信平台、三维实景管理系统以及数据挖掘与利用,特别以山西王坡煤矿为例,展示智能矿山建设成效与未来发展方向。
矿山应急救援平台助力减损云上
基于云计算、分布式数据库构建应急救援平台,可提供基础支撑、数据交互、预警分析等功能。该平台可提前预警事故,有效提升矿山应急救援水平,降低损失。
基于云计算和大数据挖掘的矿山事故预警系统
利用云计算和大数据挖掘技术,建立煤矿安全生产交叉数据分析模型,构建矿山事故预警系统。该系统可提前发现安全风险,并及时发布预警信息,有效降低事故发生概率。
基于GDT和CL优化的矿山缺省规则挖掘方法
针对传统缺省规则知识挖掘算法的繁琐问题,提出了基于泛化分配表(GDT)和约简概念格(CL)的GDTCL缺省规则挖掘模型。该模型结合了GDT与CL的优势:通过GDT提取条件属性的子集,解决了粗集理论计算的NP问题,并以扩展概念格的形式展示了GDT泛化层次下的蕴含关系,限定了规则的强度和支持度。最终通过约简概念格算法实现缺省规则的高效挖掘。实验表明,本模型能够从不完整矿山信息系统中提取无重复、易存储且匹配性高的缺省规则,适合在矿山领域知识发现中的应用。
基于熵权的矿山安全性模糊综合评价方法
针对传统矿山安全性模糊评价中隶属度转换算法存在的目标分类不明确和数据冗余问题,提出一种基于熵权的数据挖掘方法。该方法通过定义指标区分权重,清除隶属度转换过程中的冗余数据,筛选出对目标分类起关键作用的有效值,从而实现更精确的隶属度转换,并应用于矿山安全性模糊综合评价。实例分析验证了该方法的有效性,结果表明,基于熵权的隶属度转换算法能够提高矿山安全性评价的精度,为矿山安全生产提供有效指导。
稀土矿山环境遥感监测研究赣州市定南地区的案例分析
稀土矿开发对环境的影响日趋严重。以定南县的离子吸附型稀土矿为例,利用资源一号02C数据对研究区的矿山环境现状进行了系统的统计分析。基于纹理信息与光谱信息相结合的分类方法,对TM数据进行了详细的信息提取。分析结果表明,该分类方法的总体精度达到了90.33%。基于此方法,研究团队对1990~2010年期间研究区矿山环境的变化进行了动态监测与深入分析。
大数据数据提取
此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中,中间不读取至内存,满足大数据处理需求,适用于负荷曲线大数据提取。
数据架构:数据仓库与数据挖掘
数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据,而数据挖掘则从中提取有价值的信息。
大数据与数据挖掘
深入浅出解析大数据与数据挖掘,了解数据分析领域前沿技术。
数据分析数据集
使用 Python pandas 和第三方包演示功能的数据集,包含于《利用 Python 进行数据分析》中。