基于数据挖掘的瓦斯灾害信息融合模型的研究

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3.0 李琳琳 2024-10-12 10 4 184.66KB 3 页 15积分

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　　　　　　　　传感器与微系统 (Transducer and M icrosystem Technologies)　　　　　　　　　2008年第 27卷第 1期

基于数据挖掘的瓦斯灾害信息融合模型的研究3

摘　要 :数据挖掘和信息融合是 2种功能不同的处理数据的过程 , 2种方法虽然原理不同 ,但在功能上可

以相互弥补。介绍了基于数据挖掘技术建立信息融合模型的原理和算法 ,研究了基于模糊粗糙集的数据

挖掘算法建立瓦斯灾害信息融合模型的方法 ,并对所建模型进行误差曲线仿真分析。

关键词 :数据挖掘 ;信息融合 ;建模 ;模糊粗糙集 ;瓦斯灾害

中图分类号 : TP274　　　文献标识码 : A　　　文章编号 : 1000 - 9787 (2008)01 - 0052 - 03

0　引　言

井下瓦斯灾害是制约煤矿安全生产的自然灾害之一 ,

它由多种因素作用形成 ,是多参数、多目标、海量复杂信息

的集合。如何在不精确、难以建模、动态海量的瓦斯灾害信

息中发现有价值的信息 ,对于及早预测瓦斯灾害 ,保证煤矿

的安全生产有着重要的意义。因此 ,利用数据挖掘和信息

融合技术 ,对各个信息源数据和信息进行综合处理和运用

成为瓦斯灾害信息融合所要解决的关键技术。

数据挖掘和信息融合是进行数据处理、提取有用知识

的2种技术 ,数据挖掘是在数据中发现模式、知识或数据间

的关系 [1 ] ,是人工智能、统计理论和数据库等多门学科相

结合的技术 ;信息融合是针对使用多只和 /或多类传感器系

统而展开的一种信息处理方法。2种技术虽然在原理、目

标和处理技术上有所差别 ,但在功能上相互补充 ,可进行深

层次的结合与渗透 ,有效地完成复杂数据的分析工作 ,解决

实际应用中的问题。本文主要研究如何在数据挖掘的框架

内,准确地建立瓦斯灾害信息融合模型 ,以便及时、完整地

获取瓦斯灾害信息。

1　原理概述

1. 1　2种技术融合的可行性分析

信息融合是创建知识的过程 ,它着重运用模式作识别 ,

收稿日期 : 2007 - 06 - 29

3基金项目 :辽宁省自然科学基金资助项目 (2051206)

所要解决的关键问题是模型设计和融合算法。目前 ,信息

融合模型的建立主要依靠直觉 ,还没有形成建立广义模型

的机制 ,绝大部分建模工作都是针对某一领域展开 ,当研究

对象变得复杂、难以检测和分析的时候 ,建立模型将相当困

难。而数据挖掘作为处理数据、提取知识的过程 ,它着重模

式的发现 ,其本质就是构造描述一种活动或状态的数学模

型。因此 ,可以利用数据挖掘的自动建模能力有效地解决

信息融合系统建模难的问题。

1. 2　基于数据挖掘建立信息融合模型的过程

ER IM曾提出用数据挖掘技术辅助信息融合的简要模

型:多传感器中采集到的数据存放在数据仓库中 ,经过数据

清理、预处理、数据挖掘和评价等数据挖掘处理过程 ,得到

较准确描述传感器所有环境的模型 ,用于指导信息融合中

各层次信息的提取 [ 2 ] 。

ER IM所提出的模型就是基于数据挖掘的信息融合系

统自学习建模的过程 ,下面对这个过程做以简述 :

根据数据和处理过程的分辨力 ,可将信息融合的结构

分为数据级融合、特征级融合和决策级融合 [ 3 ] 。在数据级

融合时 ,对已存入数据仓库中各不同源传感器获取的信息

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摘要：

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