基于粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦瓦斯預(yù)測(cè)知識(shí)獲取方法研究.pdf

1、瓦斯爆炸是我國(guó)煤礦生產(chǎn)中最常見的災(zāi)害事故，目前治理瓦斯爆炸的主要手段是瓦斯預(yù)測(cè)。專家系統(tǒng)具有適應(yīng)性強(qiáng)、可靠性強(qiáng)、成本低、響應(yīng)快等優(yōu)點(diǎn)，并具有持久性、復(fù)合性和解釋說(shuō)明性等特性，這些優(yōu)點(diǎn)和特性十分切合煤礦瓦斯預(yù)測(cè)的需要。但是，知識(shí)獲取是建立煤礦瓦斯預(yù)測(cè)專家系統(tǒng)的關(guān)鍵和瓶頸，并且極大的限制了煤礦瓦斯預(yù)測(cè)專家系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用。為解決這一問(wèn)題，本文開展了煤礦瓦斯預(yù)測(cè)知識(shí)獲取方法的研究。
　　本文將粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，提出一種由數(shù)據(jù)預(yù)處理、

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、規(guī)則提取、驗(yàn)證以及錄入六模塊組成的煤礦瓦斯預(yù)測(cè)知識(shí)獲取模型，詳細(xì)介紹了模型的總體結(jié)構(gòu)和主要功能，著重研究了模型的實(shí)現(xiàn)算法，并應(yīng)用到煤礦瓦斯實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中，應(yīng)用結(jié)果表明該模型實(shí)時(shí)性好、可靠性及精度高，在很大程度上解決了煤礦瓦斯預(yù)測(cè)知識(shí)獲取困難的問(wèn)題，為煤礦瓦斯預(yù)測(cè)專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)的建立奠定了良好的基礎(chǔ)。
　　本文的主要工作包括:
　　1.對(duì)粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種智能技術(shù)作了分析和探討，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用需要，將兩

3、種智能技術(shù)用于煤礦瓦斯預(yù)測(cè)知識(shí)獲取中，提出基于粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦瓦斯預(yù)測(cè)知識(shí)獲取模型。
　　2.提出了一種將粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合在一起的知識(shí)獲取算法，該算法使用粗糙集對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造和學(xué)習(xí)所需的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造過(guò)程中動(dòng)態(tài)調(diào)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，從而得到一個(gè)相對(duì)最佳的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后對(duì)該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，最后通過(guò)一種現(xiàn)存的規(guī)則抽取算法將隱式知識(shí)用規(guī)則的形式表示出來(lái)。
　　3.知識(shí)獲取模型的實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用
　　通