李騰飛,李常友,李敬兆
(1.安徽理工大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院,安徽 淮南 232001;2.山東能源臨沂礦業(yè)集團(tuán)有限責(zé)任公司 新驛煤礦,山東 濟(jì)寧 272116)
煤礦安全生產(chǎn)是一個(gè)包括開采、掘進(jìn)、通信、運(yùn)輸、控制等環(huán)節(jié)的復(fù)雜過程,涉及眾多子系統(tǒng),并且各子系統(tǒng)相互制約、相互影響[1]。目前,這些子系統(tǒng)獨(dú)立采集與傳輸信息,信息共享程度低,不能有效對(duì)煤礦信息進(jìn)行全面感知與深度挖掘,難以做出科學(xué)、有效的決策[2]。
許多學(xué)者針對(duì)上述問題進(jìn)行了研究。在煤礦信息感知方面,主要應(yīng)用K近鄰算法、支持向量機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等[3]。K近鄰算法通過計(jì)算煤礦信息特征與數(shù)據(jù)庫中每一個(gè)特征向量的距離,依據(jù)特征向量鄰近樣本數(shù)量進(jìn)行分類,但其僅適用于包容型數(shù)據(jù)的簡單特征提取且精度較低[4]。支持向量機(jī)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法,通過設(shè)計(jì)分類超平面,進(jìn)行煤礦信息感知,但該方法分類只和少數(shù)支持向量有關(guān),適用于小樣本學(xué)習(xí)[5]。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用卷積核提取煤礦信息特征[6],但受卷積核大小限制,無法提取足夠多的煤礦信息特征[7],且池化操作導(dǎo)致煤礦信息特征之間的“位置關(guān)系”丟失,難以全面、準(zhǔn)確地提取煤礦信息特征。在煤礦安全決策方面,林永明[8]提出了基于決策樹模型的煤礦安全決策系統(tǒng),通過選擇最佳分裂屬性對(duì)決策樹節(jié)點(diǎn)進(jìn)行遞歸分裂,直到?jīng)Q策樹各節(jié)點(diǎn)均包含同級(jí)別屬性,形成決策準(zhǔn)則,但在決策精度上明顯不足,且容易產(chǎn)生過擬合問題[9-10]。……