基于可变模糊组合方法的瓦斯涌出量预测

矿井工作面瓦斯涌出是一个动态不确定过程。在分析了影响瓦斯涌出因素基础上,将可变模糊聚类与可变模糊模式识别两种模型相结合,提出了一种瓦斯涌出量预测的可变模糊组合方法。该方法首先利用粗糙集理论确定权重初值及各因素的重要性,然后利用可变模糊聚类模型求解最优模糊分类中心矩阵和最优权重,最后利用模式识别模型对待预测样本进行预测。以某矿井瓦斯涌出量预测为例,给出了具体预测过程。结果表明：可变模糊组合方法可行、有效。     

基于粗神经网络的管制员工作差错风险预警模型

针对空中交通管制员工作差错风险类型,指出指标体系建构过程的动态性特征,从个人、团队、设备、环境及管理几个方面,建构预警指标体系,运用粗糙集在数据挖掘方面的优势,通过基于属性重要度的启发式约简算法,提取关键指标,剔除冗余指标,可以实现在不丢失关键预警监控对象的情况下,结合BP人工神经网络构建实时预警模型,既有利于加快运算速度,又有利于进行重点监控.经过实例仿真,粗糙集与BP网络结合建构的预警模型,能有效针对管制员工作差错风险进行实时预警监控.     

基于AHP与粗糙集理论的采空区稳定性影响因素权重分析

为充分吸收层次分析法和粗糙集理论两类评价方法的优点,同时又能克服各自的缺陷,实现二者的优势互补,通过建立采空区稳定性影响因素综合评价指标体系,以层次分析法确定主观权重、粗糙集理论确定客观权重,然后将主、客观权重进行有机集成得到组合权重,使得采空区稳定性影响因素的评价更具客观性,从而提高采空区稳定性影响因素评价的精度。以老鸦巢矿区为例,构建了13个指标的综合评价指标体系,通过计算组合权重得到影响采空区稳定性的主要因素为高跨比、地质构造、最大暴露面积,这与矿山实际情况基本符合。     

矿井突水水源识别的RS-LSSVM模型

为了对矿井突水水源进行准确、高效的判别,综合考虑水化学特征,选取Ca~(2+),Mg~(2+),K~++Na~+,HCO-3,SO2-4,Cl~-和总硬度7个指标的质量浓度(mg/L)作为矿井突水水源的最初判别指标。利用粗糙集(RS)理论的属性约简来筛选水化学特征指标,用以作为水源识别的核心判别指标,建立基于RS的矿井突水水源识别的最小二乘支持向量机(LSSVM)模型。选用约简处理后的13组煤矿数据对模型进行训练,再用训练好的模型对另外12组突水数据进行水源判别,并与未进行属性约简的LSSVM模型及Fisher判别分析法、随机森林方法进行对比。结果表明,利用属性约简方法可以很好地排除原始数据中的冗余信息干扰,因而能有效判别矿井突水水源,使矿井突水水源模型的误判率降低至0;而且指标约简过程可以降低LSSVM运算的复杂度,也能够提高判别效率。     

高校“阳光体育”运动邻域系统优化管理研究

采用文献研读、专家访谈、逻辑分析等方法,基于邻域系统理论的视角构建了由学生、教师、政策、管理等五大邻元素组成的高校"阳光体育"运动开展的邻域系统,并对其优化管理的思路、过程、原则进行了阐述,旨在为我国高校"阳光体育"运动顺利开展以及为管理部门的决策提供有力的理论参考。     

湖泊营养物生态分区：中国东北的分区试验

湖泊营养物生态分区是实现湖泊富营养化分区控制的基础。论文以东北区为研究区域,从自然地理要素、生态系统和人类活动三方面建立指标体系,利用粗糙集方法确定各指标的权重,并据此计算栅格尺度湖泊营养物生态分区评价分值,并将其投影到小流域尺度上。在小流域尺度采用双约束空间聚类算法开展湖泊营养物生态分区。结果表明：①采用粗糙集方法,运用属性重要度确定各属性的客观权重,适合用于测算湖泊营养物生态分区指标体系中各指标的权重;②采用双约束空间聚类进行湖泊营养物生态分区,保证了分区结果在空间上的连续性和评价分值上的接近性;③可以将东北区分为大兴安岭北部山地区、小兴安岭山地-三江平原区、长白山山地区、松嫩平原区和辽东、辽西丘陵-辽河平原区。     

基于粗糙集的三峡库区支流水质富营养化模糊综合评价模型研究

三峡库区支流富营养化问题严重,由于数量较多,难以长期逐一开展监测。因此,以库区澎溪河流域3个断面2012年的数据为基础,建立不同指标对应的隶属度函数,通过粗糙集约简与主观因素确定指标权重,结合透明度(SD)、总氮(TN)、总磷(TP)、叶绿素a(Chl-a)、化学需氧量(COD)5个指标进行支流的富营养化模糊综合评价,同时比较采用修正的卡尔森营养状态指数法计算结果。结果表明:模糊综合评价结果更接近实际观测结果,效果优于修正的卡尔森营养状态指数法。因此该模型不仅可以为富营养化评价提供有效的方法,也可为库区的富营养化研究工作提供参考。     

粗糙集和熵权计算法在多因素指标评价中的应用

为了提高分析多因素指标评价中核心因素选取和权重计算的准确性,根据粗糙集处理数据的特点,以及熵权法计算权重的客观性,提出将粗糙集和熵权计算法结合进行核心因素选取和指标权重的计算。以土壤腐蚀多因素指标评价为例,针对其粗糙集应用中离散化数据时的失值问题,以及熵权计算法中无量纲化处理时标准的不统一,提出了土壤腐蚀等级的分类离散化方法和熵权计算法中无量纲化的同级变换公式,结果得到了2种方法计算数值的相互验证,增加了针对指标权重分析的应用性和可靠性。     

铁路专用线危险货物运输安全指标属性约简研究

为了对铁路专用线危险货物运输安全性进行科学合理的评价,系统分析了铁路专用线危险货物运输特征及影响因素,从“人、机、路、管”角度出发,构建了涵盖资质管理、安全设备设施、运输设备设施、安全管理4个层面的铁路专用线危险货物运输安全评价体系。针对指标间存在的冗余性问题,采用基于改进区分矩阵的粗糙集属性约简算法对评价体系进行精简,并以成都铁路局某条危险货物专用线进行实例研究。结果表明:托运人资质、安全监控系统等10项指标为属性约简后的重要风险因素。     

基于粗糙集-人工神经网络的建筑施工安全评价及应用

本文依据建筑施工过程安全状态特征,从人、机、环境、管理四个方面进行分析,构建了建筑施工安全评价指标体系,并将粗糙集理论与人工神经网络模型两种方法相结合,建立了基于粗糙集-人工神经网络的建筑施工安全评价模型,对建筑施工过程安全状况进行评价,即:首先通过专家评议同粗糙集理论相结合,对评价指标体系中的各指标进行约简,并确定影响建筑施工安全的核心因素;然后将经粗糙集约简后的评价指标采用人工神经网络方法进行处理和计算。通过实际应用验证表明,经过训练后的神经网络所得的预测值同理论值相近,证明此种评价模型能为建筑施工安全评价提供合理的依据。