基于数据挖掘的瓦斯信息识别与决策

• 作者: 付贵祥 邵良杉
• 来源期刊: 辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 管理科学与工程
• 页码范围: 288-291
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 字数: 4076字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0562.2008.02.041

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵良杉	辽宁工程技术大学工商管理学院	189	1464	18.0	27.0
2	付贵祥	辽宁工程技术大学工商管理学院	2	85	2.0	2.0