CN119417215A 基于文本挖掘和n-k-sna模型的近海桥梁施工安全风险识别的方法 （福建农林大学）_第1页
CN119417215A 基于文本挖掘和n-k-sna模型的近海桥梁施工安全风险识别的方法 （福建农林大学）_第2页
CN119417215A 基于文本挖掘和n-k-sna模型的近海桥梁施工安全风险识别的方法 （福建农林大学）_第3页
CN119417215A 基于文本挖掘和n-k-sna模型的近海桥梁施工安全风险识别的方法 （福建农林大学）_第4页
CN119417215A 基于文本挖掘和n-k-sna模型的近海桥梁施工安全风险识别的方法 （福建农林大学）_第5页
已阅读5页，还剩14页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于文本挖掘和N-K-SNA模型的近海桥梁施本发明公开一种基于文本挖掘和N_K_SNA模词词典后进行分词，得到分词后的事故报告文发生的频率，利用N_K模型计算目标风险耦合方险因素网络，通过SNA模型分析网络节点的中心21.一种基于文本挖掘和N_K_SNA模型的近海桥梁施工安全风险识别的方法，其特征在步骤2)：将预处理后的事故报告文本，分别加入近海步骤4)：通过近海桥梁施工行业专业知识将2.根据权利要求1所述的基于文本挖掘和N_K_SNA模型的近海桥梁施工安全风险识别利用Python对互联网上近海桥梁工程事故3.根据权利要求1所述的基于文本挖掘和N_K_SNA模型的近海桥梁施工安全风险识别通过Python中的分词库以及构建的近海桥梁工程文本词典，对所述4.根据权利要求1所述的基于文本挖掘和N_K_SNA模型的近海桥梁施工安全风险识别取前100个处理完成的词语按照TF_IDF5.根据权利要求4所述的基于文本挖掘和N_K_SNA模型的近海桥梁施工安全风险识别然后将这些词的词频除以事故报告文本的总次数，获得标36.根据权利要求4所述的基于文本挖掘和N_K_SNA模型的近海桥梁施工安全风险识别7.根据权利要求1所述的基于文本挖掘和N_K_SNA模型的近海桥梁施工安全风险识别8.根据权利要求1所述的基于文本挖掘和N_K_SNA模型的近海桥梁施工安全风险识别对收集的事故案例进行风险耦合形式的分类，分为单因素耦合、双因9.根据权利要求1所述的基于文本挖掘和N_K_SNA模型的近海桥梁施工安全风险识别b10.根据权利要求1所述的基于文本挖掘和N_K_SNA模型的近海桥梁施工安全风险识别将步骤5)获得的风险因素耦合值作为修正系数，对步骤6)获得bb通过对比修正前后的中间中心度，数值被放大的风险因素则为关键4基于文本挖掘和N_K_SNA模型的近海桥梁施工N_K_SNA模型的近海桥梁施工安全风险识别险识别的准确性无法得到很好的保证，这就导致了风险因素识别的结果存在一定的局限[0004]针对现有技术中存在的不足，本发明提供了一种基于文本挖掘和N_K_SNA模型的5后选取前100个处理完成的词语按照TF[0030]上式中，N表示文档集合中文档6b[0051]本发明提供了一种基于文本挖掘和N_K_SNA的近海桥梁施工事故风险因素识别的7[0059]通过Python中的分词功能以及构建的近海桥梁工程文本词典对所述预处理好后[0067]上式中，N表示文档集合中文档8[0075]之后利用N_K模型计算双因素耦合方式以及多因素耦合方式的风险耦合值。以下rwhgrwhg9

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论