基于模糊綜合評價的煤礦本質安全數據挖掘

［摘 要］本文應用模糊綜合評價法得到煤礦本質安全等級和指標體系，應用模糊聚類算法確定主關鍵條件屬性集，使用模糊數據挖掘出評估對象中煤礦本質安全等級同評估指標之間的規(guī)則知識，以一個實例為對象建立的煤礦本質安全模糊數據挖掘驗證了該方法的可行性。［關鍵詞］煤礦本質安全；模糊數據挖掘；模糊聚類

doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2009.12.026

［中圖分類號］F270.7；F224.0;TP311.5［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2009）12-0073-05

數據挖掘可以揭示出非常有價值的信息，而這些信息不是通過一般的查詢所能察覺到的。但是數據倉庫的容量越大，系統復雜性越高，相應的精確度就越低， 也就是說模糊性越強， 因而僅僅靠復雜算法和推理并不能完全發(fā)現知識，而且單純的數據挖掘可能會

導致“尖銳邊界”等問題。因此，本文考慮將由模糊算法和數據挖掘結合起來的模糊數據挖掘技術引入到煤礦本質安全評價系統中。

1 煤礦本質安全模糊綜合評價模型

煤礦本質安全管理綜合評價指標體系涉及人、機、環(huán)境、管理四大單元，評價對象的某些評價因子往往帶有一定程度的模糊性，即具有非線性特征。它沒有十分明確的界限和清楚的外延，不存在絕對的十分精確的肯定與否定。煤礦本質安全管理具有不確定性因素多，模糊性大，動態(tài)變化復雜等特性，人們的認識不同，對這些因素的褒貶程度也不盡相同，很難直接用統計學的方法確定這些因素的具體數值。

模糊綜合評價法在利用評價矩陣計算各指標的隸屬度時，取評價指標與隸屬度的乘積的最大值，采用這樣的方式有可能會丟失評價信息。……