煤矿瓦斯预测专家系统中基于粗集的知识获取方法
Knowledge acquisition approach based on rough sets theory for gas forecast expert system of coal mine作者机构：北京交通大学中国产业安全研究中心北京100044 安徽理工大学经济管理学院安徽淮南232001
出 版 物：《工矿自动化》 (Journal Of Mine Automation)
年 卷 期：2013年第39卷第3期
页 面：49-52页
学科分类：0819[工学-矿业工程] 081903[工学-安全技术及工程] 08[工学]
基 金：教育部人文社会科学研究青年基金项目(11YJC630195) 安徽省高校省级自然科学研究重点项目(KJ2012A076)
摘 要：针对现有煤矿瓦斯预测专家系统因没有新知识获取措施及知识自更新功能而预测效果不佳的问题,提出了基于粗集的知识获取方法。该方法首先建立瓦斯数据与瓦斯突出强度之间关系的预测样本集;然后运用粗糙集的连续属性离散化、属性约简以及规则提取算法,从大量的预测样本集中自动获取预测知识,并将预测知识存储于专家系统知识库中;最后基于推理机实现煤矿瓦斯突出的实时预测。实例分析验证了该方法在煤矿瓦斯突出预测专家系统知识获取中的有效性和实用性。
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