模糊模式识别在煤与瓦斯突出区域预测中的应用

"基于模糊模式识别的煤与瓦斯突出区域预测" 本文主要探讨了如何利用模糊模式识别技术来提高煤与瓦斯突出的区域预测准确性。在煤矿安全生产中，煤与瓦斯突出是一种严重的灾害，预测其发生具有极高的实际意义。传统的预测方法往往难以处理不精确的信息和复杂的关系，而模糊理论与技术则能较好地解决这些问题。 模糊模式识别是一种处理不确定性和模糊性的有效方法，它允许在数据不完全或不精确的情况下进行决策和分析。在煤与瓦斯突出预测中，该方法首先通过对历史数据进行模糊聚类分析，将煤与瓦斯突出的样本集合划分为不同的类别，每个类别代表一种模糊模式，这些模式反映了不同程度的突出可能性。 模糊聚类分析是模糊模式识别的基础步骤，它通过计算样本之间的相似度，将相似的样本归为一类，形成不同级别的模糊类别。这种方法克服了单一分析方法的不确定性，能够更好地捕捉和描述各种影响因素之间的复杂关系。 在完成模糊模式的构建后，对于新的待预测样本，预测过程将依据模糊相似性原则进行。根据待预测样本与已建立的模糊模式之间的距离或相似度，将其分配到最接近的模式类别，以此判断该区域是否存在煤与瓦斯突出的风险。这种多指标的量化预测方法提高了预测的准确性和可靠性。 文章通过实例验证了所提出的新方法，结果显示，模糊模式识别在煤与瓦斯突出区域预测中的应用显著提高了预测效果。这种方法不仅可以为煤矿安全提供更准确的预警，还有助于制定更有效的防灾措施，降低矿难的发生概率。 关键词涵盖了模糊模式识别、煤与瓦斯突出、区域预测以及模糊聚类分析，表明该研究结合了多种理论和技术手段，旨在解决煤矿安全生产中的关键问题。文章的研究成果对于提升我国煤矿安全水平，保障矿工的生命安全具有重要的理论和实践价值。