【摘 要】
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煤矿智能通风管理是煤炭开采过程中实现安全保障的关键一环,由于煤矿类型及其开采技术条件复杂多变,矿井通风过程存在众多通风安全隐患,通风系统的可靠性得不到保障,严重影响矿井通风系统的稳定性。为了解决煤矿通风系统存在的通风异常情况下应急决策水平与智能调控水平不高的问题,研究了一种基于粗糙集算法和改进胶囊网络的煤矿智能通风管理系统。该系统采用基于粗糙集的信息约简模型,利用粗糙集算法进行影响指标约简,筛选掉无关影响因素,降低样本数据冗余性,提高数据样本的可靠性与模型的泛化能力;采用基于改进胶囊网络的煤矿通风环境胶囊
【机 构】
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安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51874010)。
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煤矿智能通风管理是煤炭开采过程中实现安全保障的关键一环,由于煤矿类型及其开采技术条件复杂多变,矿井通风过程存在众多通风安全隐患,通风系统的可靠性得不到保障,严重影响矿井通风系统的稳定性。为了解决煤矿通风系统存在的通风异常情况下应急决策水平与智能调控水平不高的问题,研究了一种基于粗糙集算法和改进胶囊网络的煤矿智能通风管理系统。该系统采用基于粗糙集的信息约简模型,利用粗糙集算法进行影响指标约简,筛选掉无关影响因素,降低样本数据冗余性,提高数据样本的可靠性与模型的泛化能力;采用基于改进胶囊网络的煤矿通风环境胶囊
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