Self-Organizing Map and clustering algorithms for the analysis of occupational accident databases

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Tipo di pubblicazione: Articolo su rivista
Tipologia MIUR: Contributo su Rivista > Articolo in rivista
Titolo: Self-Organizing Map and clustering algorithms for the analysis of occupational accident databases
Autori: Palamara F.; Piglione F.; Piccinini N.
Autori di ateneo:
Titolo del periodico: SAFETY SCIENCE
Tipo di referee: Tipo non specificato
Editore: Elsevier
Volume: 49
Numero: 8-9
Intervallo pagine: pp. 1215-1230
Numero di pagine: 16
ISSN: 0925-7535
Abstract: A data analysis method for occupational accident databases. The approach is based on the joint use of Kohonen's SOM and k-means clustering. The novelty aspect is the visualization capability offered to the analyst. The method was applied to accidents occurred in the Italian wood processing industry
Data: 2011
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave: occupational accidents, wood industry, neural networks, self-organizing map, clustering algorithms
Dipartimenti (originale): DELET - Ingegneria Elettrica
Dipartimenti: DENERG - Dipartimento Energia
URL correlate:
Area disciplinare: Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > SISTEMI ELETTRICI PER L'ENERGIA
Data di deposito: 17 Giu 2011 18:04
Data ultima modifica (IRIS): 10 Mag 2016 09:52:47
Data inserimento (PORTO): 12 Mag 2016 03:48
Numero Identificativo (DOI): 10.1016/j.ssci.2011.04.003
Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/2426396
Link resolver URL: Link resolver link
Citazioni:

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