摘要：對(duì)現(xiàn)代煤炭企業(yè)而言，其安全管理已經(jīng)是一個(gè)廣泛的范疇，不但涉及到傳統(tǒng)的生產(chǎn)安全和生命安全，在信息化的社會(huì)中，為了競(jìng)爭(zhēng)的需要，信息安全也被提到了企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略高度，如何在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中實(shí)施信息管理，如何通過(guò)對(duì)科學(xué)技術(shù)的應(yīng)用加強(qiáng)信息的安全管理，已經(jīng)成為煤礦生產(chǎn)和發(fā)展中的重要問(wèn)題之一。本文以此為基礎(chǔ)，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在煤礦信息安全管理中的應(yīng)用問(wèn)題進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，首先對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其分析方法進(jìn)行了闡述，然后給出了煤礦信息安全管理中數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)，最后從多個(gè)不同的層面討論了該技術(shù)的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)；煤礦；煤炭企業(yè)；信息安全；應(yīng)用

中圖分類號(hào)：TD65 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-7712（2012）20-0013-02

最近幾年，在信息技術(shù)的作用下，經(jīng)濟(jì)社會(huì)的各項(xiàng)事業(yè)得到有了突飛猛進(jìn)的進(jìn)展，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)的15個(gè)主要行業(yè)中，都已經(jīng)不同程度的與信息技術(shù)展開(kāi)了合作或者融合，部分行業(yè)還直接將信息技術(shù)作為其求得發(fā)展的必然工具。而隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的日漸成熟與數(shù)據(jù)應(yīng)用的廣泛普及，無(wú)論是數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)量、單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的容量還是數(shù)據(jù)類型的復(fù)雜程度都今非昔比版的得到了前所未有的增加。在這些龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)中豐富的信息源蘊(yùn)含其中，如果能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進(jìn)行分門別類的處理將會(huì)得到大量有價(jià)值的信息。在這一社會(huì)需求的背景下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，并且在多個(gè)不同的領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用和功能的提升。對(duì)現(xiàn)代煤炭企業(yè)而言，其安全管理已經(jīng)是一個(gè)廣泛的范疇，不但涉及到傳統(tǒng)的生產(chǎn)安全和生命安全，在信息化的社會(huì)中，為了競(jìng)爭(zhēng)的需要，信息安全也被提到了企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略高度，如何在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中實(shí)施信息管理，如何通過(guò)對(duì)科學(xué)技術(shù)的應(yīng)用加強(qiáng)信息的安全管理，已經(jīng)成為煤礦生產(chǎn)和發(fā)展中的重要問(wèn)題之一。本文以此為基礎(chǔ)，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在煤礦信息安全管理中的應(yīng)用問(wèn)題進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，首先對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其分析方法進(jìn)行了闡述，然后給出了煤礦信息安全管理中數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)，最后從多個(gè)不同的層面討論了該技術(shù)的應(yīng)用。希望通過(guò)本文的工作，為時(shí)下煤礦企業(yè)的信息安全管理問(wèn)題提供一定的可供借鑒的信息，更好的促進(jìn)該行業(yè)的健康高效發(fā)展。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其分析方法

數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)復(fù)雜的計(jì)算機(jī)技術(shù)，它能夠在眾多紛繁復(fù)雜的信息池中進(jìn)行搜索，將有用的信息挖掘出來(lái)，供決策者使用。一般而言，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分析方法主要有以下幾個(gè)方面：

（一）關(guān)聯(lián)分析技術(shù)

關(guān)聯(lián)分析指的就是生成所有具有用戶指定的最小置信度和最小支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則，其工作原理是通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，在實(shí)際操作中有多種不同的關(guān)聯(lián)規(guī)則可以進(jìn)行使用，挖掘算法較多[1]。在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)分析的目的在于挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中隱藏的知識(shí)。在進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析時(shí)，用戶需要同時(shí)輸入兩個(gè)參數(shù)，分別是最小置信度與最小支持度。

（二）序列模式分析技術(shù)

與關(guān)聯(lián)分析相似，序列模式分析的目的同樣是為了挖掘出數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，但后者的側(cè)重點(diǎn)與前者不同，在于分析數(shù)據(jù)之間的“前后序列關(guān)系”。通過(guò)序列模式分析技術(shù)，能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中具有時(shí)間序列特征的知識(shí)。因此，序列模式分析描述的問(wèn)題往往是在給定交易序列的數(shù)據(jù)庫(kù)中，每個(gè)序列都按照交易時(shí)間排列成一組交易集，將挖掘序列函數(shù)作用在該交易序列數(shù)據(jù)庫(kù)之上，并借此返回該數(shù)據(jù)庫(kù)的一種高頻序列[2]。當(dāng)然，在進(jìn)行序列模式分析時(shí)，同樣要輸入最小置信度與最小支持度。

（三）分類分析技術(shù)

該技術(shù)通過(guò)分析示例數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，對(duì)每個(gè)類別做出準(zhǔn)確的描述，以此為基礎(chǔ)，建立起分析模型或者挖掘出相應(yīng)的分類規(guī)則；然后，利用該規(guī)則繼續(xù)對(duì)其它數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，通過(guò)這一過(guò)程，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分門別類，增加數(shù)據(jù)的歸屬性。比如，在煤礦的信息管理中，煤炭企業(yè)可以通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)中保存的客戶的記錄，對(duì)客戶的信譽(yù)程度進(jìn)行分類，并對(duì)類別標(biāo)記相應(yīng)的記錄。因此，分類分析技術(shù)就是分析數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄數(shù)據(jù)，為決策者提供決策的依據(jù)。

（四）聚類分析技術(shù)

與前幾種分析技術(shù)不同，聚類分析技術(shù)通過(guò)分析數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄數(shù)據(jù)，根據(jù)特定的分類規(guī)則，將數(shù)據(jù)合理的劃分為不同的記錄集合，以此確定出不同記錄的所在類別。聚類分析技術(shù)采用的分類規(guī)則由聚類分析工具決定，包括系統(tǒng)聚類法、分解法、運(yùn)籌方法等多種不同的方法[3]。因此，從計(jì)算過(guò)程看，聚類分析與分類分析兩者是互逆的過(guò)程。比如，在初始分析中，技術(shù)人員要根據(jù)原始的經(jīng)驗(yàn)把需要分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)定和再劃分類別，然后通過(guò)分類分析方法對(duì)該數(shù)據(jù)集合進(jìn)行分析，挖掘出不同類別的分類規(guī)則；然后，再通過(guò)這些分類規(guī)則對(duì)這個(gè)集合進(jìn)行重新劃分，以期獲得更為理想的分類結(jié)果。

二、煤礦信息安全管理中數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)一般分為三層結(jié)構(gòu)：第一層為數(shù)據(jù)源，包括數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。數(shù)據(jù)挖掘工作不一定建立在數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)之上，但是，將數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)協(xié)同在一起，會(huì)較大限度的提高數(shù)據(jù)挖掘的效率和效果；第二層指的是數(shù)據(jù)挖掘器，通過(guò)數(shù)據(jù)挖方法分析數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，其中的方法便包括前文中的關(guān)聯(lián)分析方法、序列模式分析方法、分類分析方法、聚類分析方法等[4]；到第三層便是用戶界面，在該層面，系統(tǒng)會(huì)把獲取到的信息以便于用戶理解與觀察的方式（比如可視化工具的使用）反饋給用戶。

（二）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能夠較好的支持煤礦企業(yè)進(jìn)行決策分析，便于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的處理，加之?dāng)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的、集成的、相對(duì)穩(wěn)定的、體現(xiàn)歷史變化的數(shù)據(jù)集合[5]，因此，其中的數(shù)據(jù)能夠反映一段時(shí)間內(nèi)的歷史狀況，便于技術(shù)人員進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、綜合和重組。對(duì)煤礦信息管理系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，信息安全數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開(kāi)發(fā)、使用周期一般分為以下階段：第一階段要對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行規(guī)劃分析，通過(guò)調(diào)查、分析的形式，確定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的內(nèi)外部環(huán)境，完成對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開(kāi)發(fā)規(guī)劃，并在此基礎(chǔ)上確定出數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開(kāi)發(fā)需求。當(dāng)然此階段要建立起E-R圖、星型模型、元數(shù)據(jù)模型等[6]，然后依據(jù)主題區(qū)數(shù)據(jù)模型開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯模型；第二階段主要是對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)和實(shí)施，此時(shí)，要依據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯模型對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，然后通過(guò)物理數(shù)據(jù)庫(kù)的元數(shù)據(jù)來(lái)填出元數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行測(cè)試；第三階段要完成對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的使用和維護(hù)，同時(shí)要對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的用戶進(jìn)行培訓(xùn)和指導(dǎo)，并在應(yīng)用過(guò)程中不斷的進(jìn)行改進(jìn)和維護(hù)。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在煤礦信息安全管理中的應(yīng)用

（一）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在選煤信息管理中的應(yīng)用

將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到選煤信息管理活動(dòng)中，將有助于提高企業(yè)決策中信息利用的深度和廣度。目前，很多選煤廠都裝配有大量的應(yīng)用于生產(chǎn)調(diào)度、運(yùn)銷、技術(shù)檢查、物資供應(yīng)、設(shè)備、計(jì)劃統(tǒng)計(jì)、人事、勞資、檔案及內(nèi)部核算等部門科室的系統(tǒng)。這些系統(tǒng)能夠輔助企業(yè)完成選煤廠相關(guān)信息數(shù)據(jù)的采集和簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)查詢功能[7]。此時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘就可以充分利用這些系統(tǒng)提供的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為企業(yè)在多個(gè)方面決策提供支持。此外，通過(guò)聚類分析來(lái)還能夠?qū)ζ髽I(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)費(fèi)用進(jìn)行控制，通過(guò)將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，對(duì)企業(yè)的綜合成本控制水平進(jìn)行直接、準(zhǔn)確地比較分析。同時(shí)，還能夠借用數(shù)據(jù)挖掘分析的結(jié)果，促進(jìn)企業(yè)的決策朝著科學(xué)化和規(guī)范化的方向發(fā)展。

（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在煤炭企業(yè)ERP中的應(yīng)用

目前，許多煤炭企業(yè)都采用了ERP系統(tǒng)，但是ERP軟件本身的功能尚存在著一定的不足，有的甚至只能提供一些基本的數(shù)據(jù)用于查詢和分析，也有的模塊由于缺乏對(duì)高層次的數(shù)據(jù)分析和決策行為的支持，只能部分的發(fā)揮作用，需要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在ERP中的應(yīng)用來(lái)改善現(xiàn)有ERP系統(tǒng)。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和處理方法模式下，根本無(wú)法快速、有效地從大量數(shù)據(jù)中獲取所需的數(shù)據(jù)。而與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)結(jié)合在一起，煤炭企業(yè)ERP系統(tǒng)就能夠最大限度的得到高層次的數(shù)據(jù)分析與決策支持，除了能夠提供一定的數(shù)據(jù)顯示與數(shù)據(jù)查詢功能外，還可以為企業(yè)的管理決策者們提供龐大的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，在隱藏的知識(shí)中得到?jīng)Q策的支撐信息[8]。

（三）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在煤礦煤種決策中的應(yīng)用

在煤礦的煤種決策中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用能夠以實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，基于數(shù)值型模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則，處理燃煤采購(gòu)中的核心問(wèn)題與關(guān)鍵性的技術(shù)難題?；跀?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的煤種決策是一種方便快捷、成本低廉的最經(jīng)濟(jì)煤種決策方法，能夠綜合考慮燃煤采購(gòu)決策、生產(chǎn)過(guò)程的多個(gè)環(huán)節(jié)和因素。其主要功能使：找到煤質(zhì)特性和發(fā)電企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本之間的關(guān)聯(lián)，確定煤質(zhì)特性和發(fā)電企業(yè)的燃煤裝卸倒運(yùn)成本、污染物排放成本、原煤采購(gòu)成本、脫硫系統(tǒng)運(yùn)行成本、輔機(jī)耗電成本以及設(shè)備維護(hù)成本之間的關(guān)系，為最經(jīng)濟(jì)煤種決策提供必要的數(shù)據(jù)信息。

（四）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在煤礦電網(wǎng)管理中的應(yīng)用

隨著煤炭開(kāi)采量的不斷增加，煤礦安全形勢(shì)依然嚴(yán)峻。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)故障發(fā)生的預(yù)測(cè)、識(shí)別、診斷是實(shí)施有效預(yù)防電網(wǎng)故障的前提和關(guān)鍵。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的作用下，傳統(tǒng)的只能在局、礦調(diào)度室顯示的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)得以在煤礦企業(yè)內(nèi)部信息網(wǎng)上進(jìn)行傳輸，并且在本地服務(wù)器上利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)保存有效數(shù)據(jù)[9]。在引入了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之后，煤礦電網(wǎng)遠(yuǎn)程監(jiān)控運(yùn)行數(shù)據(jù)得到了實(shí)時(shí)的關(guān)注，大大的提高了數(shù)據(jù)分析的效率和深度，解決了許多困擾煤礦生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)多年的井下供電監(jiān)控技術(shù)難點(diǎn)與安全運(yùn)行中的重大隱患問(wèn)題，因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在煤礦電網(wǎng)管理中的應(yīng)用具有一定的理論價(jià)值。

四、結(jié)束語(yǔ)

在我國(guó)當(dāng)前情況下，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、基于互聯(lián)網(wǎng)的通信技術(shù)、基于計(jì)算機(jī)的復(fù)雜計(jì)算技術(shù)在不同的領(lǐng)域得到了前所未有的發(fā)展，這種在個(gè)人和群體之間進(jìn)行迅速普及的態(tài)勢(shì)，將電子消費(fèi)產(chǎn)品、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以可以預(yù)見(jiàn)這一趨勢(shì)的發(fā)展結(jié)果。這是因?yàn)?，無(wú)論是在中國(guó)還是在世界上的其他國(guó)家，在未來(lái)幾年內(nèi)對(duì)消費(fèi)類電子產(chǎn)品的需求會(huì)節(jié)節(jié)攀升，該類產(chǎn)品的應(yīng)用領(lǐng)域會(huì)越來(lái)越廣泛和深入。在這種情況下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)必將隨著這一潮流逐漸滲透到煤礦信息安全管理之中，最大限度的企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的愿望和要求。

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