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近日，我院李爽教授团队连中两篇安全科学领域SCI一区高刊论文。主要研究工作是将人工智能技术与安全风险预控管理进行深度融合，为煤矿安全风险智能防控管理做出了新的探索和创新。

原创论文1：Identifying coal mine safety production risk factors by employing text mining and Bayesian network techniques被安全科学领域SCI一区高引期刊Process Safety and Environmental Protection录用。该期刊是主要研究风险评估与可靠性工程、技术安全和损失预防、工业危害与安全案例、资源及废物管理等问题的国际权威期刊，影响因子6.2。

本研究创造性地提出了一种结合文本挖掘、关联规则挖掘和贝叶斯网络的有效方法，对煤矿安全事故案例文本数据进行深度挖掘和利用，从而实现了煤矿安全风险因素的有效识别，探索了风险因素之间的相互作用机制及其重要性，为从非结构化、非标准化文本中有效提取潜在风险信息提供了新思路，为数据驱动的安全风险因素识别和复杂交互机制研究提供了新视角。

原创论文2：Applications of artificial intelligence for coal mine gas risk assessment被安全科学领域SCI一区权威期刊Safety Science收录。该期刊是人类和工业安全科学和技术研究的国际媒介，主要研究安全物理学和工程学;社会、政策和组织方面;风险的评估、管理和沟通;安全控制和管理技术的有效性等方面的国际权威期刊，影响因子4.9。

本研究提出了一种结合t分布随机邻域嵌入(t-SNE)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)等人工智能技术实现煤矿瓦斯风险评估的新方法。该研究利用人工智能技术减少了人为主观因素的干扰，为复杂高维安全数据的处理提供了有效的方法，证明了降维模型与机器学习算法的结合可以有效地应用于风险评估。