改进的自适应模糊C-均值聚类算法在瓦斯突出预测中的应用

本文主要探讨了在煤炭开采过程中，尤其是瓦斯突出预测领域，传统模糊C-均值聚类方法的局限性。模糊C-均值聚类是一种常用的无监督机器学习技术，它通过寻找数据点与一组中心点之间的相似度来进行分组。然而，在应用于煤与瓦斯突出的预测时，其对初始聚类中心的选择非常敏感，这可能导致预测结果的准确性下降，特别是在数据分布不均匀或存在噪声的情况下。 针对这一问题，论文提出了一个基于自适应权重的改进方法。该方法首先将瓦斯浓度等相关影响因素视为特征空间中的样本，这些因素被认为对煤与瓦斯突出的发生具有关键作用。传统的模糊C-均值聚类使用的是固定权重，而新方法采用高斯距离比例来动态计算每个样本对于类别的权重。这意味着每个样本的重要性会根据其与其他样本的距离进行调整，这样可以更好地反映其在聚类中的实际位置和影响力。 自适应权重的设计使得算法对初始聚类中心的依赖性降低，提高了预测的稳定性。这种方法不仅考虑了数据本身的特性，还考虑了数据间的相互关系，从而提升了预测模型的精度。此外，文中还提到使用了归属矩阵来表示样本对各个类别的隶属程度，进一步增强了聚类结果的可视化和解释性。 论文的研究背景包括贵州省科学技术基金支持的项目，以及贵州大学引进人才科研项目和省级社会发展科技攻关项目，反映出这项工作在煤炭行业的重要性和学术价值。作者姚茂宣和任丽娜分别来自贵州省矿山安全科学研究院长期从事煤矿安全信息化领域的研究，他们的专业知识为解决实际问题提供了扎实的基础。 总结来说，这篇文章的核心贡献是提出了一种基于自适应权重的模糊C-均值聚类方法，用于提高煤与瓦斯突出的预测准确性，这对煤矿开采的安全管理具有重要意义。这种改进的方法有望在减少事故风险、保障矿工生命安全方面发挥积极作用。