矿井通风系统可靠性评价：粗糙集-神经网络仿真模型

"这篇论文是关于基于粗糙集和神经网络的矿井通风系统可靠性评价仿真研究，发表在2005年的《系统工程理论与实践》杂志上。作者王洪德和马云东通过统计和分析矿井通风系统的运行状态，建立了一套适用于该系统的可靠性评价指标体系，并结合粗糙集理论和人工神经网络的优势，构建了一个仿真模型。该模型通过粗糙集进行数据预处理优化指标结构，然后利用神经网络进行学习和评估。实际应用表明，该模型的效率比单纯使用神经网络提高了数百倍，且仿真结果与基于ANN的结论一致。" 在矿井安全领域，通风系统的可靠性至关重要，因为它直接影响到矿工的生命安全和矿井的生产效率。这篇论文主要探讨了如何运用现代计算方法来提高对这一复杂系统的评估精度和效率。首先，作者通过跟踪矿井通风系统的运行状态，收集了大量的数据，并依据这些数据建立了评价指标体系，这套体系涵盖了影响通风系统可靠性的多个因素，如设备性能、运行时间、故障率等。 其次，论文引入了粗糙集理论（Rough Set, RS），这是一种在不完整或不确定信息下的知识发现和决策工具。粗糙集理论能够处理不精确的数据，通过数据约简减少冗余信息，从而优化了评价指标结构，降低了模型的复杂性。 接着，作者结合了人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN），它是一种模仿人脑神经元网络的计算模型，具有自我学习和适应的能力。通过粗糙集优化后的指标结构输入神经网络，可以更高效地训练模型，提高其预测和评估的准确性。 在实例验证中，基于粗糙集-神经网络的模型表现出了优秀的性能，不仅仿真结论与仅使用神经网络的模型一致，而且在训练效率上有了显著提升。这表明，将粗糙集理论应用于神经网络的前置处理，可以有效地减少计算负担，同时保持模型的预测能力。 这项研究为矿井通风系统的可靠性评价提供了一个创新的方法，结合了粗糙集和神经网络的优势，提升了评价的准确性和效率，对矿井安全管理和系统优化具有实际应用价值。通过这种技术，未来可以更快速、更准确地识别潜在的安全隐患，从而及时采取措施，确保矿井通风系统的稳定运行。