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安全工程大數據分析(高等教育理工類十四五系列規劃教材)

  • 作者：編者:吳鑫//張婷婷|責編:蔣?
  • 出版社：四川大學
  • ISBN：9787569079265
  • 出版日期：2025/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：202
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    全書共分為11章，內容涵蓋大數據基礎概念、主要的機器學習演算法與理論以及大數據在安全工程行業中的應用。第1章從大數據的基本特徵與安全管理的關係入手，奠定全書的理論基礎；第2章介紹了安全工程大數據的採集、處理、與可視化；第3章為安全工程大數據描述性分析；第4章至第7章介紹機器學習的基本概念和主要演算法理論；第8章至第11章則通過交通事故分析、災難情感響應、建築消防管理、油氣事故預測等真實案例，展示了大數據技術在多個安全場景中的具體應用與創新實踐。
作者介紹
編者:吳鑫//張婷婷|責編:蔣?
目錄
第1章  安全工程大數據的概念及意義
  1.1  大數據時代及意義
  1.2  大數據的相關概念
  1.3  大數據與安全工程
  1.4  安全工程大數據應用現狀
  1.5  安全工程大數據發展趨勢
第2章  安全工程大數據採集、處理與可視化
  2.1  安全工程大數據來源
  2.2  數據採集
  2.3  數據預處理
  2.4  數據存儲
  2.5  數據可視化
  2.6  安全工程大數據平台
第3章  安全工程大數據描述性分析
  3.1  數據分佈與特徵描述
  3.2  相關分析
  3.3  回歸分析
  3.4  相關分析與回歸分析在安全工程中的應用
第4章  安全工程中的機器學習
  4.1  機器學習在安全工程中的應用
  4.2  機器學習中的演算法分類
  4.3  模型評價指標
  4.4  模型選擇
第5章  分類與回歸演算法
  5.1  貝葉斯分類器
  5.2  K近鄰演算法
  5.3  Logistic回歸演算法
  5.4  決策樹
  5.5  支持向量機
  5.6  人工神經網路
第6章  聚類演算法
  6.1  問題定義
  6.2  層次聚類
  6.3  基於質心的聚類演算法
  6.4  基於概率分佈的聚類演算法
  6.5  基於密度的聚類演算法
  6.6  基於圖的聚類演算法
  6.7  演算法評價指標
第7章  降維演算法
  7.1  主成分分析
  7.2  流形學習
第8章  交通事故大數據的關聯性挖掘及預測
  8.1  交通事故相關要素分析
  8.2  交通事故黑點識別及成因分析
  8.3  基於Apriori演算法進行關聯規則計算
  8.4  基於隨機森林模型的交通事故預測
第9章  大數據情感分析在災害響應中的應用
  9.1  案例研究和數據集描述
  9.2  情感分類的概念模型
  9.3  機器學習演算法

  9.4  實驗結果與分析
第10章  數據驅動的建築施工現場消防安全管理
  10.1  火災探測技術
  10.2  實時建築火災探測模型框架
  10.3  實時建築火災探測模型訓練
  10.4  基於CNN模型的RCFD系統評價
  10.5  應用前景與展望
第11章  石油和天然氣行業過程安全管理
  11.1  過程安全管理
  11.2  數據收集、機器學習和關鍵詞分析
  11.3  貝葉斯網路結構學習
  11.4  結果與討論
參考文獻

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