- 安全工程大数据分析(高等教育理工类十四五系列规划教材)
- - 作者：编者:吴鑫//张婷婷|责编:蒋玙
  - 出版社：四川大学
  - ISBN：9787569079265
  - 出版日期：2025/10/01
  - 页数：202
- 售价：23.2

内容大纲
全书共分为11章，内容涵盖大数据基础概念、主要的机器学习算法与理论以及大数据在安全工程行业中的应用。第1章从大数据的基本特征与安全管理的关系入手，奠定全书的理论基础；第2章介绍了安全工程大数据的采集、处理、与可视化；第3章为安全工程大数据描述性分析；第4章至第7章介绍机器学习的基本概念和主要算法理论；第8章至第11章则通过交通事故分析、灾难情感响应、建筑消防管理、油气事故预测等真实案例，展示了大数据技术在多个安全场景中的具体应用与创新实践。
作者介绍
目录
第1章  安全工程大数据的概念及意义
  1.1  大数据时代及意义
  1.2  大数据的相关概念
  1.3  大数据与安全工程
  1.4  安全工程大数据应用现状
  1.5  安全工程大数据发展趋势
第2章  安全工程大数据采集、处理与可视化
  2.1  安全工程大数据来源
  2.2  数据采集
  2.3  数据预处理
  2.4  数据存储
  2.5  数据可视化
  2.6  安全工程大数据平台
第3章  安全工程大数据描述性分析
  3.1  数据分布与特征描述
  3.2  相关分析
  3.3  回归分析
  3.4  相关分析与回归分析在安全工程中的应用
第4章  安全工程中的机器学习
  4.1  机器学习在安全工程中的应用
  4.2  机器学习中的算法分类
  4.3  模型评价指标
  4.4  模型选择
第5章  分类与回归算法
  5.1  贝叶斯分类器
  5.2  K近邻算法
  5.3  Logistic回归算法
  5.4  决策树
  5.5  支持向量机
  5.6  人工神经网络
第6章  聚类算法
  6.1  问题定义
  6.2  层次聚类
  6.3  基于质心的聚类算法
  6.4  基于概率分布的聚类算法
  6.5  基于密度的聚类算法
  6.6  基于图的聚类算法
  6.7  算法评价指标
第7章  降维算法
  7.1  主成分分析
  7.2  流形学习
第8章  交通事故大数据的关联性挖掘及预测
  8.1  交通事故相关要素分析
  8.2  交通事故黑点识别及成因分析
  8.3  基于Apriori算法进行关联规则计算
  8.4  基于随机森林模型的交通事故预测
第9章  大数据情感分析在灾害响应中的应用
  9.1  案例研究和数据集描述
  9.2  情感分类的概念模型
  9.3  机器学习算法

  9.4  实验结果与分析
第10章  数据驱动的建筑施工现场消防安全管理
  10.1  火灾探测技术
  10.2  实时建筑火灾探测模型框架
  10.3  实时建筑火灾探测模型训练
  10.4  基于CNN模型的RCFD系统评价
  10.5  应用前景与展望
第11章  石油和天然气行业过程安全管理
  11.1  过程安全管理
  11.2  数据收集、机器学习和关键词分析
  11.3  贝叶斯网络结构学习
  11.4  结果与讨论
参考文献

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