基于数据挖掘的瓦斯信息识别与决策_中国煤炭行业知识服务平台

基于数据挖掘的瓦斯信息识别与决策

作者

邵良杉付贵祥
单位

辽宁工程技术大学工商管理学院辽宁工程技术大学工商管理学院辽宁阜新123000
摘要

针对煤矿瓦斯状态监测的特点,提出了利用数据挖掘和信息融合相结合的方法进行瓦斯信息的识别和决策。在信息融合的特征层,数据挖掘技术利用具有自学习能力的BP神经网络建立瓦斯信息识别模型,网络输出结果作为识别结果建立特征数据库。在信息融合决策层,利用D-S证据理论对识别结果进行时间域和空间域的融合决策,对井下瓦斯状态做出判断和决策。实验结果表明,该方法可提高瓦斯监测信息的精确性和决策的正确性,提高了煤矿瓦斯监测系统的性能。
关键词

数据挖掘信息融合 BP神经网络 D-S证据理论瓦斯信息
基金项目(Foundation)

国家自然科学基金资助项目(70572070)；辽宁省重大科技基金资助项目(2007231003,2006220019)；辽宁省优秀人才基金资助项目(2007R24、2005219005)；辽宁省创新团队基金资助项目(2007T071、2006T076)的支助；
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