本书基于深度学习与强化学习等人工智能技术，综合运用煤矿企业安全生产与管理过程中的法律规范与生产事故等知识大数据，构建了煤矿企业智能安全管理知识图谱，推动传统安全管理由人工技术驱动向知识数据驱动转变，形成知识技术双驱动的智能安全管理方法。进一步地，以煤矿企业智能安全管理知识图谱为基础，对当前煤矿企业安全生产双重预防机制进行了改进，优化了煤矿企业安全风险与隐患的管理过程，实现对风险与隐患的智能化闭环管理，提高了煤矿企业安全管理效率。

1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的及意义
1.3 研究内容
1.4 研究方法
1.5 研究技术路线
2 基础理论与文献综述
2.1 研究基础理论
2.2 煤矿企业智能安全管理研究现状
2.3 知识图谱发展与应用研究现状
2.4 安全管理领域知识图谱研究述评
3 煤矿企业智能安全管理知识图谱理论模型构建
3.1 煤矿企业智能安全管理的知识需求分析
3.2 煤矿企业智能安全管理知识数据的收集与处理
3.3 煤矿企业智能安全管理的知识本体模型构建
3.4 基于本体的煤矿企业智能安全管理知识模式分析
3.5 基于双重预防机制的煤矿企业智能安全管理知识图谱理论模型
3.6 本章小结
4 煤矿企业智能安全管理知识图谱构建方法与结果
4.1 煤矿企业智能安全管理知识图谱构建流程
4.2 基于BiLSTM-CRF模型的命名实体识别
4.3 融合深度学习和强化学习的联合知识抽取
4.4 煤矿企业智能安全管理知识融合
4.5 基于路径排序算法的多任务随机游走知识推理
4.6 基于Neo4j图形数据库的知识图谱存储
4.7 煤矿企业智能安全管理知识图谱构建结果展示
4.8 本章小结
5 基于知识图谱的煤矿企业安全风险智能管理
5.1 安全风险因素识别
5.2 安全风险因素关联分析
5.3 安全风险综合评估
5.4 安全风险多重预警
5.5 安全风险分级管控
5.6 本章小结
6 基于知识图谱的煤矿企业安全隐患智能管理
6.1 隐患分类分级排查
6.2 隐患排查结果统计
6.3 隐患排查计划制订
6.4 隐患分类分级治理
6.5 隐患治理督办与隐患升级
6.6 隐患治理验收与销号
6.7 本章小结
7 研究结论、创新点与展望
7.1 研究结论与政策建议
7.2 研究创新点
7.3 研究不足与展望
参考文献
附录
附录1 煤矿企业智能安全管理知识需求调查问卷
附录2 陕西某煤矿企业的安全风险指标阈值设置详情(部分)
附录3 陕西某煤矿企业主要环境安全风险管控措施