改进的可拓识别法提升矿井突水水源精确判别

本文主要探讨了在矿井突水水源判别中，传统可拓识别方法存在的误判问题，并提出了一种改进的可拓识别方法。该方法的核心在于对原有方法进行优化，以提高水源判别的准确性。 首先，作者对现有的可拓识别方法中的经典域和节域量值范围进行了归一化处理。归一化是一种数据预处理技术，它通过调整数据的尺度，使得所有量值落在同一范围内，消除了不同单位或量级带来的影响，有助于提升识别过程的稳定性和一致性。 其次，针对待判物元的量值，该方法优化了最优值的选取策略。最优值的确定对于识别方法的性能至关重要，通过更科学的选取方式，可以减少因局部最优导致的误判。这可能涉及到统计分析、机器学习或者数学优化算法的应用，以找到最能反映特征本质的数值。 接着，文章引入了一种新的位值计算方法。传统的位值计算可能不足以处理复杂的数据分布和关系，新方法可能是基于某种更复杂的数学模型，如模糊逻辑、神经网络或者数据挖掘，以更好地捕捉和量化物元之间的关联性。 实验结果显示，通过应用改进后的可拓识别方法，能够显著提高待判物元与特定含水层的归属精度，从而提升水源判别的准确率。这表明这种方法在实际应用中具有明显的优势，尤其是在处理矿井突水这类复杂的地质问题时，其效果尤为显著。 这项研究不仅改进了可拓识别技术，还为矿井突水水源判别提供了一个更为精确的工具，对于保障矿井安全，防止突发事故具有重要意义。未来的研究可以进一步探索如何将这种方法推广到其他领域，如环境监测、工业生产中的故障诊断等。