粗糙集理论在采空区分级指标权重确定中的应用.pdf

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1、第31卷第2期矿冶工程V01.3l№22011年o4月MININGANDMETALLURGICALENGINEERINGApril201l粗糙集理论在采空区分级指标权重确定中的应用①杨金林,李夕兵,周子龙,陈红江,(1.中南大学资源与安全工程学院,湖南长沙410083;2.深部金属矿产开发与灾害控制湖南省重点实验室,湖南长沙410083)摘要:为了准确计算采空区各个分级指标的权重,应用粗糙集理论对原始数据挖掘,将权重确定问题转化为粗糙集中属性重要性问题,通过计算分级指标与评判结果的粗糙依赖度来确定分级指标的权重。该方法克服了传统权重确定方法的主观性,从而提高了采空区分级的精度。通过广东大宝山采

2、空区实例说明该方法合理、有效,为优化与改进采空区分级指标体系提供了合理的依据。关键词:采空区;粗糙集理论;分级指标;权重中图分类号:TD32文献标识码:A文章编号:0253—6099(2011)02—0008—04ApplicationofRoughSetTheory(RST)inWeightDeterminationfortheClassificationIndexofUndergroundGoafYANGJin—lin一,LIXi.bing,ZHOUZi.1ong,CHENHong-jiang,(1.SchoolofResourcesandSafetyEngineering,Central

3、SouthUniversity,Changsha410083,Hunan,China;2.HunanKeyLaboratoryofResourcesExploitationandHazardControlforDeepMetalMines,Changsha410083,Hunan,China)Abstract:Inordertocomputetheweightfactorsofclassificationindexforundergroundgoafaccurately,roughsetstheoryisusedtoanalyzetherawdata,thesignificanceofattr

4、ibutesamongroughsetsisestimatedinsteadofweightdetermina—tion.Weightfactorisdeterminedbycalculatingroughdependabilitybetweenindexesandappraisementresults.Theapproachovercomesthesubjectivityintraditionalweightdeterminationmethodandimprovestheprecisionofundergroundgoafclassification.Itisreasonableforop

5、timizingalgorithmofundergroundgoalclassificationindexsystem.TakingundergroundgoalinDabaoshanMineasanexample,thisnewmethodprovestobeeffectiveandrationa1.Keywords:undergroundgoaf;roughsettheory(RST);classificationindex;weightfactor人类对矿产资源的获取大多是通过地下开采方式能有效地分析和处理不精确、不一致和不完整等各种获得的,在开采过程中应用房柱法、全面法及留矿法等不完备

6、信息,不需提供除数据集合以外的任何先验信空场类方法采矿,通常会形成大量的地下采空区_1J。息,直接从给定问题的描述集合出发,从中发现数据潜随着地下矿产资源大规模采掘,特别是一些矿山只顾在的规律,特别适用于复杂系统的数据挖掘。本文目前的经济利益和局部利益,开采秩序较为混乱,非将粗糙集理论引入到采空区分级指标权重确定中来,首法、无规划乱采、滥挖在一些国有矿山周边留下了大量先对连续性的原始数据进行离散化,求出分级指标的重的不明采空区。目前,采空区已经成为影响矿山安全要性,经过归一化处理,计算出各分级指标的权重。生产最主要的危害源之一,也是安全生产中的两大隐1粗糙集理论的基本概念患之一3-4J。影响采

7、空区稳定性的因素众多,许多专家、学者应用各种数学方法对采空区的各个因素进行1.1知识与知识库了定量或定性的描述,并获得了较大进展⋯。而决给定一有限的非空集合论域,定义R为论域定这些方法评价结果正确与否的重要因素是分级指标中的一个等价关系,U/R为尺的所有等价类构成的集权重的确定。粗糙集是由波兰数学家Pawlakllj院士合,[]为包含元素XCU的R等价类,上的一族划在1982年提出的一种关于数据分

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