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J-GLOBAL ID：201702215549456375   整理番号：17A0347861

行為セキュリティのための多次元シーンデータモデルと応用【JST・京大機械翻訳】

Research on multidimensional scene data model oriented to behavioral safety and its application

著者 (5件)： Tong Ruipeng (School of Resources & Safety Engineering,China University of Mining & Technology (Beijing)) ,  Chen Ce (School of Resources & Safety Engineering,China University of Mining & Technology (Beijing)) ,  Li Yuanyuan (School of Resources & Safety Engineering,China University of Mining & Technology (Beijing)) ,  Qi Peng (School of Resources & Safety Engineering,China University of Mining & Technology (Beijing)) ,  Huang Ju (School of Resources & Safety Engineering,China University of Mining & Technology (Beijing))
資料名： Zhongguoanquan Kexue Xuebao  (Zhongguoanquan Kexue Xuebao)
巻： 26  号： 11  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2757A  ISSN： 1003-3033  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 挙動安全性管理における統計的データの応用価値をマイニングするために,本論文は,マルチドメインシナリオ理論に基づいて,データの意味と応用の流れを分析して,行動特性,行動個体,時間,位置,行動領域,および行動プロセスを提案した。次に,非セキュリティ挙動の多次元記述と変換によって,非セキュリティ挙動の多次元シーンデータモデルを確立した。このモデルを用いて,中国の331の炭鉱の天山事故における1の非安全行動データを分析した。結果により,炭鉱の安全挙動の多次元シーンデータモデルは,シーンデータの固有の法則をマイニングすることができ,そして,多変量相互作用を解析することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *高次元 ,  中華人民共和国 ,  安全性 ,  炭鉱 ,  統計データ ,  相互作用 ,  *セキュリティ
準シソーラス用語： 行動特性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： multidimensional scene data model ,  behavioral safety ,  data mining ,  unsafe behavior ,  coal mine accident

分類 (2件)： 鉱山火災・爆発・ガス  (UA04030D) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 行為 ,  セキュリティ ,  多次元 ,  シーン ,  データモデル ,  応用