矿山企业智能诊断与数据仓库技术

对矿山企业进行诊断的目的是要提高其生产管理水平和经济效益 ,智能诊断的任务就是如何从矿山企业生产所涉及的大量数据中发现影响矿山生产发展的因素。本文将数据仓库技术、数据挖掘技术引入到矿山企业智能诊断这一研究领域 ,介绍了数据仓库的概念、特征以及数据分析的相关技术 ,讨论了矿山企业数据仓库的建立过程 ,提出了一种基于数据仓库、数据挖掘技术的矿山企业智能诊断系统     

基于数据仓库的煤炭企业人才流失的研究与应用

文章介绍了数据仓库的构建方法和数据挖掘技术,然后将数据仓库和数据挖掘技术应用在煤炭企业中,实现了一个利用选择树模型对人才流失的原因进行分类的实例,可为煤炭企业人事管理提供科学依据,指导发展。     

煤炭企业ERP理论及应用技术研究

阐述了研究及探索适合煤炭企业的ERP管理模式与管理方法及应用ERP系统的技术途径。采用基于J2EE体系结构及OOP方法开发出煤炭企业自主版权的ERP系统。从而改变传统的煤炭企业信息管理系统(MIS)无决策支持功能和资源共享程度低的弱点，真正做到用信息技术改造传统的煤炭企业，增强综合竞争能力。     

煤炭企业数据仓库及其关键技术研究

我国煤炭企业在20多年的发展过程中,从上世纪80～90年代前后经历了引进—渗透—膨胀—调整网络化与集成5个主要阶段。许多大、中型煤矿都已相继建成了企业内部网,并在此基础上建立了通风安全监测系统、井下设备运行监控系统、选煤厂集控系统、核子秤计量系统、电力监测系统、煤矿调度监测系统、办公自动化系统、财务管理系统、人事管理系统等业务系统。这些系统由于存在以下主要原凶：（1）我国煤炭企业的信息系统大都于不同时期构建。采用了不同的技术,有的技术早已淘汰,致使系统的兼容性差。（2）业务数据往往存放于分散的异构环境中,不易统一查询访问,且有大量的历史数据处于脱机状态,形同虚设。（3）同一时期的系统由不同的集成厂商开发,风格不一,开发规范不一,对工作人员的专业技能要求较高,业务数据的模式针对事物处理系统而设计,数据的格式和描述方式并不适合非计算机专业人员进行业务上的分析和查询。     

基于数据仓库的煤炭企业报表系统的设计与实现

将数据仓库技术应用于报表系统,从大量的运营数据中提取出关键数据,同时发现有用的信息,对于帮助企业管理人员制定正确的决策,提高企业整体竟争力有着重要的意义。针对某煤炭企业对制作报表所提出的需求,设计并开发了基于数据仓库技术的出帐分析报表系统,其核心部分就是构造数据仓库。     

数据仓库与数据挖掘技术在矿山信息化中的应用

数据仓库技术与数据挖掘是信息产业的技术之一, 然而对于矿山企业,如何应用数据仓库和数据挖掘技术是一个崭新的课题。分析了数据仓库和数据挖掘技术的基本原理,给出了矿山企业信息化过程中的具体步骤与策略,以及数据挖掘技术在矿业信息化中的应用,较好地解决了矿业信息的再利用问题。     

数据挖掘技术在煤炭企业中的应用

煤炭企业经营管理水平的持续提升带动着信息量的飞速发展,存在于大量信息数据中的潜在规律若能够加以合理应用,就能够发挥对企业经营管理行为决策的支持作用。当前技术条件支持下,数据挖掘技术无疑是最为有效的实现途径之一,应当引起广泛关注与重视。文章主要针对数据挖掘技术在煤炭企业中运用的相关问题进行探讨。     

数据仓库与数据挖掘技术用于煤矿设备预测检修

随着科学技术的发展,煤矿设备系统运行检测技术不断得到提高,设备的维护经验也日益丰富。而作为整个企业管理信息系统的一个子系统,当前煤矿设备预测检修体系具有良好的数据共享性,能够和其它管理系统进行联接,实现信息共享,提高管理的高效性和准确性。文章首先概述了预测检修与数据库技术,建立了数据仓库与数据挖掘技术用于煤矿设备预测检修体系,然后提出了相关配套措施:健全大型煤矿设备检修制度、尽可能地升级煤矿设备和提高检修人员的技术水平。     

基于数据挖掘技术的煤炭企业ERP应用研究

随着以计算机技术为主的信息技术的不断发展,煤炭企业实施ERP系统是大势所趋。在介绍数据挖掘技术的基础上,分析了煤炭企业ERP的特点,通过一个实例讨论了在煤炭企业ERP中应用数据挖掘技术的意义。     

基于数据仓库的矿山企业决策支持系统研究

针对矿山企业的数据特点和决策任务需求，建立了基于数据仓库技术的矿山企业决策支持系统。本文给出了基于数据仓库的矿山企业DSS框架结构，对数据仓库、联机分析与数据挖掘系统构建中的问题进行了探讨。最后，结合某黄金矿山的质检DSS实际，给出了选厂质检决策支持系统的具体实施方法。系统在矿山成功应用后，取得了较为满意的效果。     

数据挖掘技术在煤矿企业中的应用

本文以数据挖掘技术为研究对象,着眼于煤矿企业经营管理实际情况,针对数据挖掘技术在煤矿企业中的各方面应用功能展开了较为详细的分析与阐述。     

基于数据挖掘的煤炭设备管理智能分析模型研究

随着计算机技术的迅猛发展,如何有效应用这些先进技术解决各个领域中的突出问题成为研究热点。煤炭设备是采煤生产的必备工具,也是实现自动化生产的关键条件。新时期计算机技术应用于煤炭设备管理,降低了设备在生产阶段的故障发生率。分析了设备管理中智能分析模型的应用问题。     

面向数据挖掘的矿山数据仓库技术研究

针对当前矿山信息化及建设数字矿山的需求,在对矿山信息、知识与决策关系、矿山数据的特征等进行较为深入分析的基础上,提出了面向矿山数据挖掘的矿山数据仓库体系结构,探讨了矿山数据仓库的构筑、矿山数据挖掘及相关技术及其特点。论文认为,该技术的应用,可有效推动数字矿山建设,强化矿山地理信息系统功能,提高矿山企业的管理水平,能产生显著的社会经济效益。     

智能化采煤装备的关键技术

基于无人化采矿技术理念,介绍了煤矿井下智能化开采发展方向,提出了煤矿智能化采掘的定义及技术内涵。回顾了我国智能化采煤装备技术发展及现状,指出我国有抢占智能采掘装备技术制高点的机遇。阐述了智能化采煤装备的"三个感知,三个自适"技术构架,展望了与其相关的煤岩高效自适应截割技术、液压支架自适应控制技术、动力传递自适应调控技术、煤岩界面智能识别技术、采煤装备智能诊断技术、采煤装备自主巡航技术等6项关键技术的突破方向。     

数据挖掘技术运用于煤炭企业的财务决策研究

煤矿开采是现代经济产业的重要构成,企业从事内部经营管理常面临着各种风险。财务工作是企业内控管理的核心,因管理失误常造成巨大的经济损失。以财务管理风险为主,分析了数据挖掘技术的具体应用。     

中国煤矿智能开采科技创新与发展

分析了近十年来国内外煤矿智能开采的技术发展过程,总结出国外智能化开采的技术思路是:通过地质勘探结合掘进技术方式描绘开采煤层的赋存分布,通过惯性导航采煤机实现智能开采;在国内智能开采方面则是提出了"无人跟机作业,有人安全值守"的开采理念,构建了"以工作面自动控制为主,监控中心远程干预为辅"的中国煤炭智能开采模式,并对国内厚煤层和薄煤层的智能开采工业试验和生产进行了技术总结。对未来智能开采的技术框架进行了设计,将智能开采的关键技术分为:智能探测、智能导航和智能控制3个主要部分,并对煤岩分界、煤矸识别、工作面超前探测技术创新进行了展望,指出煤矿智能开采科技创新依赖于开采装备、开采技术和开采理念的不断进步。     

煤炭电子商务的数据挖掘技术应用

伴随计算机网络特别是internet的发展,现代电子商务发展迅猛。文章首先介绍了现代电子商务的概念和特性,然后针对煤炭交易的电子商务活动中的数据分析和运用特点引入数据挖掘技术概念,详细分析了煤炭交易中电子商务数据挖掘的类型及相关方法,论述数据挖掘技术在煤炭交易电子商务中的应用。     

煤矿信息数据挖掘方法的研究

在对煤矿现有信息管理系统分析的基础上,提出了利用数据挖掘技术改进信息管理,同时结合数据仓库模型的建立,采用SQL Server数据库管理工具挖掘煤矿信息技术。     

煤矿水仓YMZZJ型淤煤装载机

介绍了YMZZJ型淤煤装载机的工作原理、结构组成、技术参数与特征。该装备能大大提高煤矿水仓清理淤煤的效率和减轻工人的劳动强度。