结合我国煤矿安全管理的实际情况,在分析现有安全评价方法基础上,提出了将层次分析法(AHP)和BP神经网络纵向结合的评价方法,构建了基于AHP和BP神经网络的煤矿安全评价模型,并通过实证研究验证了模型的适用性。

针对现有煤矿安全隐患信息采集系统语义特征提取效率不高、数据采集智能化程度低等问题，提出了一种基于改进循环神经网络(RNN)的煤矿安全隐患信息关键语义智能提取系统。该系统利用循环神经网络记忆过往认知的特点，构建基于RNN的煤矿安全隐患信息关键语义智能采集模型，以逗号为界限进行语句分割，逐句提取关键语义特征，积累过往提取特征的记忆，最终获取安全隐患特征关键词。实验结果表明：该系统具有高精准度特征提取，语义映射命中率高等特性，实现了煤矿安全隐患关键信息智能采集，提高了日常安全生产隐患排查效率，减少了煤矿安全事故的发生。

物联网技术与煤矿安全监测信息平台的融合.pdf

微信小程序在煤矿安全监测监控管理方面的创新实践.pdf

煤矿安全信息管理系统的设计与实现 开发出实时监测井下数据为主的煤矿安全信息管 理系统为目的，按照需求分析，总体设计，详细设计，系统实现四个步骤 对软件进行分析、设计，力求集现有安全管理系统之所长，融合CAN总线 技术，使所开发软件具有更高的工作效率。

现有的煤矿安全监控系统数据加密多采用数据库加密存储和文件加密方式，存在性能开销大，无法追踪数据变动记录等问题，降低了安全监控系统的稳定性和安全性。根据煤矿安全监控系统数据防篡改的要求，提出一种利用变动数据捕获机制和消息摘要加密相结合的对篡改行为进行识别、跟踪与记录的方法。该方法在安全、性能与存储方面取得了较好的平衡，同时具备良好的兼容性。

煤矿安全生产指挥调度平台

该系统功能模块为煤矿安全隐患管理方面提供了一套完善的技术解决方案，实现了安全隐患排查管理工作的PDCA循环。在安全隐患排查治理方面，能够建立隐患的“预防、检查、发现、处罚、整改验收”的闭合工作机制，形成“确定隐患、下达指令、挂牌公示、检查指导、复查核销、备案存档”的闭合系统。

用sql sever2000和asp技术开发的煤矿安全管理系统软件

在分析影响煤矿瓦斯浓度的各种因素具有非线性特征的基础之上,采用BP算法构建煤矿瓦斯浓度预测模型,实现对各种因素进行非线性映射,进而达到对煤矿瓦斯浓度进行预测的目的。MATLAB仿真结果表明,该模型具有预测精度较高、预测速度快、预测效果好等优点。