基于粗糙集理论的岩体边坡稳定性模糊综合评判

将粗糙集理论与模糊集理论相结合,应用于边坡稳定性问题中,利用粗糙集理论中的知识约简方法挖掘评价指标。把权重问题转成粗糙集理论中的属性重要性问题,建立了关于边坡稳定性分级评价的关系数据模型。评价结果表明:预测等级比较客观地反映了边坡稳定性的复杂状况,且该方法操作简单,结果可信。     

基于粗糙集的分类规则挖掘的研究

为了使粗糙集理论应用于分类规则挖掘更具严密性,能够有效的提高挖掘异常规则的效率和针对性,研究和探讨了数据预处理、多层分类规则挖掘、规则约简等方面的技术和方法,提出了基于粗糙集的异常规则挖掘算法,增量式分类规则挖掘策略和多层次分类规则挖掘策略,并建立了一个完整的基于粗糙集的分类规则挖掘模型。     

基于粗糙集的地测数据预测模型研究

地测系统涉及因素极其繁杂,数据属性多且量大。数据不可避免地存在缺陷,影响后续的设计、生产和管理。运用粗糙集理论,通过对地测数据的分析,建立模型,从中发现不确定性的知识和异常数据,排除知识发现过程中的噪声干扰等。用粗糙集方法进行地测数据挖掘,发现潜藏于地测数据中的知识,为矿山生产与管理作预测分析和决策支持更具有实际意义。     

粗集理论在硐室稳定性中的应用

介绍粗糙集理论及粗糙集不协调率的概念及其计算公式，指出应用粗糙集不协调率可以对工程进行敏感度分析。以矿山井下峒室为例，首先确定可能影响其稳定性的几个主要因素，进而应用粗糙集理论对这些因素逐个进行协调性判断，从而剔除次要因素，得到峒室稳定性的主要影响因素，为工程决策提供依据。     

关于粗糙集的理论及应用研究

粗糙集理论作为新型的软计算方法,是一种分析和处理模糊和不确定性信息的有效工具,广泛应用于人工智能、知识发现、模式识别、故障检测等领域。本文描述了粗糙集理论的基本概念和特征,阐述了粗糙集理论的研究现状,讨论了粗糙集理论研究中存在的问题,并对粗糙集理论的发展进行了展望。     

粗糙集约简算法的研究与实现

粗糙集理论是一种基于对现实世界进行不确定描述的理论,属性约简是粗糙集理论的核心理论之一。对粗糙集理论进行阐述,并给出基于启发式的知识约简算法,最后结合MATLAB程序实例说明了该算法的可行性与有效性。     

基于粗糙集理论的机械故障诊断方法研究

机械故障诊断中存在着许多不确定性和知识冗余性,而粗糙集理论是一种新型的处理不确定性信息的数学工具,粗糙集理论提供了对机械故障进行诊断全新的有效途径。将基于可变精度粗糙集模型应用于故障诊断,同时与遗传算法相结合,在保证诊断精度大致不变的情况下对故障征兆属性化简,消除诊断规则判断条件的冗余,获取精简的规则。实例证明了基于粗糙集理论的机械故障诊断方法的可行性。     

基于粗糙集理论的矿柱稳定性影响因素敏感性分析

矿柱稳定是矿山安全高效开采的前提,研究影响矿柱稳定性的因素及其敏感程度对于矿柱安全管理具有重要的意义。本文提出了基于粗糙集理论的矿柱稳定性影响因素分析方法,并以四川省某锰矿房柱采矿法采场为研究对象,首先分析了矿山地下采场矿柱稳定性影响因素,随后利用粗糙集理论对各影响因素进行敏感性分析,计算出各影响因素对矿柱稳定的重要性。结果表明,矿房宽度的重要性为0.381,对矿柱稳定性的影响最为显著。该方法对于矿柱稳定性影响因素敏感性分析客观有效,可为矿山矿柱安全管理及矿柱尺寸优化提供理论依据。     

基于粗糙集的CBR规则提取韵应用研究

粗糙集理论是一种新型的处理不精确问题的数据分析理论.将粗糙集理论应用于CBR中,用差别矩阵对决策表知识进行约简,发现并提取规则,建立基于粗糙集的范例索引;可有效地消除原CBR范例冗余属和数据嗓音.以滚动轴承噪声值样本为实例,通过计算和分析,证明该方法切实可行.     

基于RS的提升机故障诊断系统研究

针对传统故障诊断专家系统中获取知识困难的问题,提出了基于粗糙集理论的故障诊断方法,并将其应用于提升机故障诊断系统中。该方法可以从包含冗余信息的现场采集数据中,获取简洁、有效的诊断决策规则,并输入到知识库中,作为诊断专家系统知识获取模块的输入,从而有效地解决了故障诊断专家系统知识获取难题。试验结果显示利用粗糙集理论获取简洁规则是有效与可靠的。     

基于粗糙集理论的煤矿瓦斯预测技术

针对煤矿瓦斯灾害的特点,提出了用粗糙集理论对瓦斯灾害进行预测.分析了瓦斯灾害特征,并建立了瓦斯灾害特征知识库,应用粗糙集理论建立了煤矿瓦斯灾害预测的数据挖掘模型,讨论了瓦斯灾害预测模型中的粗糙集属性关系,采用信息熵准则对粗糙集约简方法在预测中存在的不足进行了弥补.通过实际应用,证实了粗糙集理论在瓦斯灾害预测中的有效性和实用性.     

Disaster prediction of coal mine gas based on data mining

The technique of data mining was provided to predict gas disaster in view of the characteristics of coal mine gas disaster and feature knowledge based on gas disaster. The rough set theory was used to establish data mining model of gas disaster prediction, and rough set attributes relations was discussed in prediction model of gas disaster to supplement the shortages of rough intensive reduction method by using information entropy criteria. The effectiveness and practicality of data mining technology in the prediction of gas disaster is confirmed through practical application. Supported by the National Natural Science Foundation of China(70572070); the Liaoning Province Talents Fund Projects(2005219005); the Technology Key Project of Liaoning Province(2006220019)     

基于粗糙集的数据挖掘系统在安全决策中的应用

我国许多大、中型煤矿都建立了通风安全监测系统、井下突水监控系统、井下煤与瓦斯突出监测系统等煤炭安全决策系统,这些系统中积累了大量的原始数据。如何将数据演变成可以科学决策的信息是煤矿安全生产要考虑的问题。粗糙集理论作为能够定量分析不确定和不完备信息与知识的方法,为数据挖掘提供了一种新的方法。为了更好地解决在决策表不完备和不一致情况下的推理和决策问题,提出了一种基于属性简约的缺省规则挖掘模型。最后设计出了基于粗糙集的数据挖掘系统,将其应用到井下工作面瓦斯涌出量数据挖掘分析中,取得了不错的效果。     

基于粗糙模糊集理论的采矿方法优化研究

针对传统采矿方法选择存在的弊端,将粗糙集理论与模糊集理论结合应用于采矿方法优化选择,提出液压支护长壁法开采缓倾斜薄矿体的新方法。将采矿方法优化评价结果作为决策属性,综合分析开采安全性、经济技术指标、环境友好等因素,选取11种影响因素作为条件属性,构建样本集合,建立了采矿方法优选指标体系、隶属度矩阵和权重系数矩阵,对拟定采矿方法进行定量分析;应用粗糙集理论中知识依赖性和属性重要性评价法,将模糊数学权系数的确定转化为粗糙集中属性重要性评价问题,从约简结果中提取判别规则,给出预测模型权系数计算方法,确定液压支护长壁式崩落法为最佳开采方案。结果表明,应用粗糙模糊集理论选出的采矿方法具有较强的适应性,达到了安全、高效、低消耗采矿的目的,提高了采矿方法优化选择的科学性和客观性,有较高理论与工程应用价值。     

《采矿学》内容新体系的研究

阐述了《采矿学》内容体系的嬗变,提出了《采矿学》内容的新体系,即矿井开拓、准备方式、采煤方法和采动影响及其治理．由此创立了矿井的“掘、采、治”三元开采技术体系,构建了少污染的煤炭开采技术体系．     

非煤矿山安全专家系统知识库的建立

非煤矿山安全生产系统要从传统的安全信息管理转变为智能化信息处理,需要集成大量安全知识。运用基于粗糙集理论改进ID3算法的决策树获取安全知识,采用产生式表示法表示非煤矿山的描述性及过程性安全知识。然后利用Access 技术,设计互相关联二维表存储安全知识,构建非煤矿山的安全知识库。     

数据挖掘技术在优化与机械设备故障诊断中的应用

数据挖掘是数据库中知识发现过程的一个重要步骤。利用数据挖掘中的粗糙集理论、人工神经网络技术、决策树方法和遗传算法,可以建立有效的工业优化模型和机械设备的故障诊断模型,具有较强的实用价值。     

基于粗糙集决策方法的矿山不确定多属性问题的研究

粗糙集理论作为一种新的计算方法已经在许多领域得到了广泛的应用,论文主要论述了粗糙集理论的基本原理,并且针对煤矿开采中存在的不确定性因素,提出了使用粗糙集决策方法,解决采煤方法的优选问题。     

基于粗糙集的装载机液压系统故障诊断专家系统知识获取研究

针对当前专家系统知识获取瓶颈的难题,提出一种基于粗糙集的装载机液压系统故障诊断专家系统知识获取模型。将装载机液压系统的故障历史数据离散化,构建故障诊断决策表,通过粗糙集数据挖掘算法获取故障诊断的最小约简属性集和潜在的诊断规则,并建立诊断规则知识库。以ZL50型装载机液压系统中的齿轮泵故障分析为例进行了验证。