【摘 要】
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本文以煤矿安全监测系统为研究对象,在对国内外研究现状进行深入分析的基础上,针对井下信息量大、噪声多、多参数、动态等特征,提出了一种基于数据挖掘和信息融合的煤矿安全
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本文以煤矿安全监测系统为研究对象,在对国内外研究现状进行深入分析的基础上,针对井下信息量大、噪声多、多参数、动态等特征,提出了一种基于数据挖掘和信息融合的煤矿安全监测方法。本文对数据挖掘和信息融合进行了介绍,对两种技术集成的可行性进行了分析,并提出了两种技术在煤矿安全监测系统实施方案,首先,采用数据挖掘中的粗糙集对井下信息进行预处理;其次,利用BP神经网络建立了煤矿安全识别模型;最后,利用D-S证据理论进行两级融合决策,对井下安全状况进行判断。结合上述内容,文章对采用粗糙集的原因、BP神经网络的建模原理、建模过程以及D-S证据理论的时空域融合的原理进行了说明和阐述。最后,设计了煤矿安全监测系统的数据采集硬件部分,并采用CAN总线技术实现井下信息的传输,实现了矿井环境监测系统的数字化和网络化,重点实现了粗糙集、神经网络和证据理论相结合的数据挖掘和信息融合过程。仿真实验结果表明,本文提出的方法提高了井下信息的识别和决策效果,极大地降低了不确定性。但是由于条件和时间的限制,在很多方面还有待改进和深入研究。
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