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基于粗糙集理论的煤矿瓦斯预测技术

Disaster prediction of coal mine gas based on rough set theory

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【作者】 邵良杉

【Author】 SHAO Liang-shan(Liaoning Technical University,Fuxin 123000,China)

【机构】 辽宁工程技术大学

【摘要】 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.

【Abstract】 The technique of rough set theory was provided to predict gas disaster in view of the characteristics of coal mine gas disaster and feature knowledge base of gas disaster was established.Using the rough set theory 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 rough set theory in the prediction of gas disaster was confirmed through practical application.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(70572070,50874059);辽宁省优秀人才基金资助项目(2005219005);辽宁省科技攻关项目(2006220019)
  • 【文献出处】 煤炭学报 ,Journal of China Coal Society , 编辑部邮箱 ,2009年03期
  • 【分类号】TD712
  • 【被引频次】61
  • 【下载频次】908
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