煤矿安全评价：粗集与未确知测度模型

"基于未确知集的煤矿安全评价" 这篇研究论文主要探讨了如何利用未确知集理论来提升煤矿安全评价的准确性和客观性。文章指出，在煤矿安全评价过程中，考虑多种因素是非常重要的，因此首先建立了煤矿安全评价指标体系。这个体系包括了对煤矿安全的各种关键影响因素，如开采技术、设备状态、人员培训、安全管理等。 在建立指标体系后，研究运用了粗集理论来进行属性约简。粗集理论是一种处理不完全或模糊信息的有效工具，通过它能识别出对煤矿安全评价最有影响力的关键属性，从而去除冗余和不重要的因素，简化评价过程。 接下来，论文引入信息熵的概念来计算各个评价指标的客观性权重。信息熵是一种衡量信息不确定性的度量，用于确定各指标对整体安全状况的影响程度。通过对各个因素的信息熵计算，可以更公正地分配权重，避免因主观判断而产生的偏见。 最后，研究人员构建了一个未确知测度模型，该模型能够处理不确定和模糊的数据，对于那些难以量化或存在冲突的数据提供了一种评估方法。未确知测度模型的应用使得煤矿安全评价更加全面和精确，能够反映出实际情况的复杂性和不确定性。 总结来说，这篇研究的核心贡献在于提供了一种结合粗集理论、信息熵和未确知测度的煤矿安全评价方法，这种方法能够有效地提炼关键影响因素，确定客观权重，并在处理不确定信息时保持评价的准确性。这对于提高煤矿行业的安全管理水平，预防事故的发生具有重要意义。