粗糙集神经网络在矿井通风系统评价的应用研究

"粗糙集神经网络理论在矿井通风系统评价中的应用 (2011年)" 本文探讨了矿井通风系统评价中一个重要的问题——神经网络评价法建立样本的不稳定性，并提出了一种创新的解决方案，即结合粗糙集理论与BP神经网络。作者通过运用粗糙集数据分析系统，对矿井通风系统评价指标的原始数据样本进行了分类质量检验，旨在提高样本稳定性和评价的准确性。 首先，粗糙集理论是一种处理不完整或不确定信息的数学工具，它可以从原始数据中提取知识，去除冗余信息，从而提高数据处理的效率和精度。在矿井通风系统评价中，粗糙集理论可以用于识别关键指标，优化评价过程，减少由于数据不稳定导致的误差。 其次，BP（Backpropagation）神经网络是人工神经网络的一种，常用于模式识别和函数拟合。它通过反向传播算法调整权重来最小化预测误差，实现对复杂问题的学习和预测。然而，BP神经网络在处理大规模、非线性问题时，可能会面临训练样本不稳定性的问题。 为了克服这一问题，作者将粗糙集理论与BP神经网络相结合，构建了粗糙集神经网络评价模型。这个模型利用粗糙集理论对数据进行预处理，减少了数据冗余和不确定性，增强了神经网络的训练效果。然后，基于处理后的数据，BP神经网络能够更准确地学习和预测矿井通风系统的性能。 通过实际应用，该模型在某矿井通风系统上的表现得到了验证。研究结果显示，模型的理论评价结果与实际状况吻合度高，网络总误差极小（小于0.004），证明了粗糙集神经网络评价方法的有效性和实用性。 此研究对于矿井通风系统的安全性评估具有重要意义，不仅解决了传统神经网络评价方法的不足，还提供了更稳定、更精确的评价手段。这种方法可以广泛应用于矿业工程，为矿井通风系统的优化设计和安全管理提供科学依据。同时，该研究也展示了粗糙集理论在解决复杂工程问题中的潜力，对其他领域中类似问题的解决具有借鉴价值。