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基于DBSCAN算法的煤矿瓦斯监测信息聚类分析方法研究 被引量:2

Research of Clustering Analysis Method of Gas Monitoring Information of Coal Mine Based on DBSCAN Algorithm
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摘要 基于煤矿瓦斯监测系统在煤炭生产过程中的监测信息数据库,提出了采用基于DBSCAN算法的聚类分析方法挖掘瓦斯事故信息特征的方案;指出了DBSCAN算法在实际应用中的不足,提出了基于数据划分思想改进DBSCAN算法的方案,介绍了具体的改进方法;应用基于改进DBSCAN算法的聚类分析方法对瓦斯监测信息进行聚类分析、特征提取,结果表明该方法行之有效;最后指出了该方法进一步的研究方向。 Based on database of collected gas monitoring information of coal mine monitoring system in coal mine production process,the paper put forward a scheme of using clustering analysis method based on DBSCAN algorithm to mining characteristics of gas accident information.It pointed out shortage of DBSCAN algorithm in practical application,proposed an improved scheme of DBSCAN algorithm based on data partition,and introduced the concrete improving method.The result of applying the clustering analysis method based on the improved DBSCAN algorithm to make clustering analysis and extract of information feature of gas monitoring data of coal mine showed that the method is effective.At last,the paper pointed out the farther research direction of the method.
出处 《工矿自动化》 2010年第8期45-48,共4页 Journal Of Mine Automation
基金 国家自然科学基金资助项目(50874059) 中国煤炭工业科技计划项目资助(MTKJ2009-243 MTKJ2009-226)
关键词 煤矿 瓦斯 监测信息 数据挖掘 聚类分析 DBSCAN 数据划分 coal mine gas monitoring information data mining clustering analysis DBSCAN data partition
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