1. 분류자 기반 방법
분류자는 기존 데이터에서 배운 다음 이 지식을 사용하여 새 데이터를 분류하는 알고리즘입니다. 탄광 채굴에서 분류기 기반 접근 방식은 지하 환경, 장비 상태 및 인력 행동을 분석하고 분류하여 생산 관리에 대한 참조를 제공합니다.
2. 상호 관계 규칙에 기반한 방법
상호 관계 규칙은 대규모 데이터 세트에서 프로젝트 간의 흥미로운 관계를 찾는 방법입니다. 탄광 채굴에서 연관 규칙에 기반한 방법을 사용하여 채굴 작업 지표의 연관성을 분석하여 생산 과정과 효율성을 최적화할 수 있습니다.
3. 클러스터링 기반 방법
클러스터링이란 데이터 세트에서 유사한 객체를 그룹화하는 방법입니다. 탄광 채굴에서는 클러스터 기반 접근 방식을 통해 우물 아래 환경, 작업 과정 및 장비 상태를 분석하고 분류하여 안전한 생산을 보장할 수 있습니다.
4. 신경망 분석 방법
신경망은 인간의 뇌의 고급 지능 행동을 시뮬레이션하는 복잡한 시스템으로 적응성과 지능성의 특징을 가지고 있다. 탄광 채굴에서는 신경 네트워크 분석 방법을 이용하여 설비 상태와 광산 구조를 시뮬레이션하고 예측하여 생산 사고의 발생을 줄였다.
5. 관련 솔루션
이러한 방법 외에도 데이터 마이닝, 인공지능 등 현대 정보 기술과 기존 석탄 기술을 결합하여 탄광 안전 지능 모니터링 시스템, 디지털 관리 시스템 등과 같은 지원 솔루션을 개발할 수 있습니다.
6. 추가 정보:
실제 석탄 채굴 과정에서 여러 분야에서 결합된 정보 마이닝 수단과 데이터 처리 기술의 연구와 응용이 매우 광범위하다. 석탄 기업에 정확하고 신속한 경영 의사 결정 지원을 제공할 뿐만 아니라 생산성과 품질을 향상시키고 생산 비용과 위험을 줄이며 석탄 산업의 지속 가능한 발전을 촉진하는 데 긍정적인 기여를 합니다.