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龍圖騰網(wǎng)獲悉應(yīng)急管理部信息研究院申請(qǐng)的專利基于語(yǔ)義識(shí)別的煤礦災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114386429B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111580046.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/30；該發(fā)明授權(quán)基于語(yǔ)義識(shí)別的煤礦災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)是由王鵬;付恩三;田樂(lè)逍;陳佳林;疏禮春;王剛;王新會(huì);張倩;汪鵬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-22向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于語(yǔ)義識(shí)別的煤礦災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于語(yǔ)義識(shí)別的煤礦災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法包括如下步驟：根據(jù)預(yù)先構(gòu)建的煤礦特征提取模型，提取歷史煤礦事故數(shù)據(jù)和煤礦非事故數(shù)據(jù)中的煤礦特征數(shù)據(jù)，作為煤礦風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)訓(xùn)練集；將煤礦風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)訓(xùn)練集輸入到邏輯回歸模型中進(jìn)行訓(xùn)練，獲得煤礦風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型；根據(jù)煤礦特征提取模型，提取煤礦隱患文本信息和測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)中的煤礦特征向量，作為煤礦風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)；調(diào)用煤礦風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，對(duì)提取的煤礦風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。本申請(qǐng)充分考慮煤礦文本數(shù)據(jù)和測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)的融合，建立事故風(fēng)險(xiǎn)與隱患的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)關(guān)系，對(duì)煤礦井下隱患風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)跟蹤，提升煤礦安全管理水平及隱患處置效率，阻斷事故發(fā)生關(guān)鍵鏈路，降低煤礦災(zāi)害事故風(fēng)險(xiǎn)。

本發(fā)明授權(quán)基于語(yǔ)義識(shí)別的煤礦災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于語(yǔ)義識(shí)別的煤礦災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，該方法包括如下步驟： 獲取歷史煤礦事故數(shù)據(jù)和煤礦非事故數(shù)據(jù)； 根據(jù)預(yù)先構(gòu)建的煤礦特征提取模型，提取歷史煤礦事故數(shù)據(jù)和煤礦非事故數(shù)據(jù)中的煤礦特征數(shù)據(jù)，作為煤礦風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)訓(xùn)練集； 將煤礦風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)訓(xùn)練集輸入到邏輯回歸模型中進(jìn)行訓(xùn)練，獲得煤礦風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型； 獲取煤礦隱患文本數(shù)據(jù)和測(cè)點(diǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)； 根據(jù)煤礦特征提取模型，提取煤礦隱患文本數(shù)據(jù)和測(cè)點(diǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中的煤礦特征向量，作為煤礦風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)； 調(diào)用煤礦風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，對(duì)提取的煤礦風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，獲取煤礦風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)結(jié)果； 其中，預(yù)先構(gòu)建煤礦特征提取模型的方法包括如下子步驟： 獲取隱患文本向量訓(xùn)練集； 將隱患文本向量訓(xùn)練集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，采用訓(xùn)練集訓(xùn)練SVM分類模型，獲取文本隱患分類模型，采用測(cè)試集對(duì)文本隱患分類模型進(jìn)行測(cè)試，優(yōu)化文本隱患向量，獲得優(yōu)化后的文本隱患向量； 獲取測(cè)點(diǎn)隱患向量，組合測(cè)點(diǎn)隱患向量和文本隱患向量，獲得煤礦特征向量； 其中，獲取隱患文本向量訓(xùn)練集的方法包括如下子步驟： 獲取人工標(biāo)注的隱患文本訓(xùn)練集； 對(duì)隱患文本訓(xùn)練集進(jìn)行預(yù)處理； 對(duì)預(yù)處理后的隱患文本訓(xùn)練集進(jìn)行向量化處理，得到隱患文本向量訓(xùn)練集； 其中，對(duì)預(yù)處理后的隱患文本訓(xùn)練集進(jìn)行向量化處理的方法為：采用TF-IDF計(jì)算方法對(duì)隱患文本訓(xùn)練集中的文本型的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，實(shí)現(xiàn)隱患文本訓(xùn)練集中的文本型數(shù)據(jù)的向量化處理； TF-IDF計(jì)算方法如下： TF-IDF＝TF*IDF； 其中，TF表示詞頻，代表詞條t在文檔中出現(xiàn)的頻率；IDF表示逆文本頻率指數(shù)，IDF的主要思想是：如果包含詞條t的文檔越少，也就是隱患文本中出現(xiàn)關(guān)鍵詞的次數(shù)n越小，IDF越大，則說(shuō)明詞條t具有很好的類別區(qū)分能力，tfi,j表示第j篇文檔中第i個(gè)詞的詞頻；ni,j表示第i個(gè)詞在第j篇文檔中出現(xiàn)的次數(shù)；∑knk,j表示第j篇文檔中所有詞匯出現(xiàn)的次數(shù)總和；idfi表示第i個(gè)詞的逆文本頻率指數(shù)；D代表文檔；|D|表示文檔的總數(shù)；|{j,ti∈Di}|表示表示包含詞語(yǔ)ti的文件數(shù)目； 其中，測(cè)點(diǎn)隱患向量的獲取方法為： 獲取煤礦測(cè)點(diǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；其中，煤礦測(cè)點(diǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包含：瓦斯、氧氣、煤塵、風(fēng)速和礦壓； 對(duì)測(cè)點(diǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)判定，將測(cè)點(diǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)屬于風(fēng)險(xiǎn)隱患對(duì)應(yīng)的類別作為測(cè)點(diǎn)隱患向量。

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