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J.M.马蒂亚斯。;T·里瓦斯。;马丁，J.E。;J.塔博达。

用于分析工作场所事故的机器学习方法。 （英语） Zbl 1147.68645号

国际期刊计算。数学。 85，编号3-4，559-578（2008）.
小结：本文提出了一种分析工作场所事故原因和类型的方法（在本文中，我们特别关注地面坠落）。该方法基于机器学习技术：使用不同算法（有先验信息和无先验信息）训练的贝叶斯网络、分类树、支持向量机和极端学习机。使用不同技术获得的结果在解释能力和预测潜力方面进行了比较，这两个因素都有助于制定风险预防措施。贝叶斯网络被认为是这类研究的最佳全方位技术，因为它们结合了强大的解释能力和可与最佳可用技术相媲美的预测能力。此外，贝叶斯网络迫使专家们采用科学方法来构建和逐步丰富他们的模型，并为有坚实基础的事故预防政策奠定基础。此外，该程序能够更好地定义变量，更好地组织数据捕获、编码和质量控制过程。

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

机器学习;统计学;运筹学;数据挖掘;人工智能

软件：

HUGIN公司;4.5条
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.M.Matías}等人，《国际计算杂志》。数学。85，编号3--4，559--578（2008；Zbl 1147.68645）
全文： 内政部

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