吳學(xué)輝

　　（運城學(xué)院 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系，山西 運城 044000）

        摘要： 針對煤礦瓦斯災(zāi)害，提出了將粗糙集理論應(yīng)用于煤礦瓦斯預(yù)警。首先用粗糙集理論對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性約簡，找出影響和控制瓦斯的關(guān)鍵屬性，然后對生成的決策規(guī)則進(jìn)行約簡，最后建立煤礦瓦斯預(yù)警模型。通過實際應(yīng)用證實了該模型是有效的。

　　關(guān)鍵詞：粗糙集;屬性約簡;決策規(guī)則

　　中圖分類號：TP182文獻(xiàn)標(biāo)識碼：ADOI： 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.06.026

　　引用格式：吳學(xué)輝. 粗糙集理論在煤礦瓦斯預(yù)警中的應(yīng)用研究［J］.微型機(jī)與應(yīng)用，2017,36（6）：86-88.

0引言

　　煤礦瓦斯又稱煤層瓦斯，是煤礦生產(chǎn)中的有害因素，它不僅污染空氣，而且當(dāng)空氣中的瓦斯含量為5%~16%時，遇火即會引起爆炸，造成事故。雖然決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色預(yù)測技術(shù)等用于煤礦瓦斯預(yù)警中取得了比較好的效果，但是仍然有許多需要改進(jìn)和完善的地方。

　　粗糙集理論是由波蘭教授PAWLAK Z提出的一種數(shù)據(jù)挖掘新方法［12］。它是一種處理不確定、不完全、不一致信息的有效工具，其核心思想是利用已有的知識庫近似刻畫不確定或不精確的知識，因此將粗糙集理論引入煤礦瓦斯預(yù)警，可以發(fā)現(xiàn)隱藏的事故發(fā)生機(jī)制和誘因，導(dǎo)出分類規(guī)則，為煤礦安全生產(chǎn)提供預(yù)警。

1粗糙集相關(guān)理論

　　本文研究中所涉及的粗糙集相關(guān)理論如下：

　　定義1一個信息系統(tǒng)S可表示為：S=<U,R,V,f>。其中:U為對象的集合；R=C∪D，C為條件屬性集合，D為決策屬性集合；V=∪Vr，Vr表示屬性r∈R的值域；f:U×R→V是一個信息函數(shù)。

　　定義2(上近似、下近似)令XU，則RX稱為X關(guān)于R的上近似，表示為：

　　RX=∪{［x］R∈U/R|［x］R∩X≠}

　　RX稱為X關(guān)于R的下近似，表示為：

　　RX=∪{［x］R∈U/R|［x］RX}

　　定義3(邊界、正域、負(fù)域)定義集合X相對于R的邊界域為BNG(X)=RX-RX；集合X相對于R的正域POSR(X)= RX；集合X相對于R的負(fù)域BNG(X)=U-RX。

　　定義4(屬性核)當(dāng)R是獨立的，且PR，則P也是獨立的。當(dāng)Q獨立，且IND(P)=IND(Q)，QP為P的簡化，雖然P可以有多種簡化。P中所有不可省略關(guān)系的集合稱為P的核，記為COREQ(P)。其中COREQ(P)=∩REDQ(P)，P的所有Q約簡關(guān)系簇為REDQ(P)。

　　定義5(關(guān)系獨立、關(guān)系依賴)設(shè)S=<U,R,V,F>其中P、R為屬性，P∈R,IND(R)=IND(R－{P}}，則稱P在R中是可缺的，否則稱P在R中就是不可缺的，如果R中的每個知識都是不可缺的，則稱R是獨立的，否則就是依賴的。

2粗糙集預(yù)測模型的構(gòu)建

　　利用粗糙集理論進(jìn)行數(shù)據(jù)推理，首先把相關(guān)數(shù)據(jù)整理為信息表的格式，建立相應(yīng)的特征數(shù)據(jù)庫。知識庫中有條件屬性和決策屬性，然后對條件屬性進(jìn)行約簡得到最簡規(guī)則，最后對決策規(guī)則再進(jìn)行約簡，得到預(yù)測模型［3］。

　　2.1屬性約簡

　　屬性約簡是利用約簡算法從條件屬性中找出對決策屬性影響最大的屬性［4］。約簡算法主要有盲目法和啟發(fā)式約簡算法。由于前者采用窮盡搜索策略，所需要的時間和空間代價較高，實際約簡主要采用后者。啟發(fā)式約簡算法中最經(jīng)典的是基于Skowron差別矩陣屬性約簡算法，算法描述如下［56］：

　　輸入：決策表；

　　輸出：條件屬性C相對于決策屬性D的一個約簡B

　?。?）求出差別矩陣Mm×n；

　?。?）求決策表的相對核CORED（C）；令B= CORED（C）；

　　（3）對于任意Cij,i,j=1,2,…,n，如果Cij∩B≠，則Cij=；

　　（4）對于任意Cij,i,j=1,2,…,n，如果Cij=，則轉(zhuǎn)至步驟（6），否則轉(zhuǎn)至步驟（5）；

　?。?）統(tǒng)計差別矩陣中每個屬性出現(xiàn)的次數(shù)，然后選出出現(xiàn)次數(shù)最多的元素am，令B=B∪{ am}，轉(zhuǎn)到步驟（3）；

　　（6）輸出B。

　　2.2決策規(guī)則約簡

　　屬性約簡是數(shù)據(jù)約簡的一部分，經(jīng)過屬性約簡的數(shù)據(jù)依然存在數(shù)據(jù)冗余［78］。決策規(guī)則約簡就是利用決策邏輯對決策規(guī)則的不必要條件進(jìn)行約簡，從而進(jìn)一步簡化決策規(guī)則［9］。

　　決策規(guī)則約簡思想簡述為：對于每一條決策規(guī)則，去掉該規(guī)則中的任意條件屬性，如果決策表保持一致，則該屬性可以去掉，否則予以保留，最終決策表中的每一行對應(yīng)一條決策規(guī)則［10］。

　　2.3預(yù)測模型結(jié)構(gòu)圖

　　綜上所述，抽取關(guān)鍵步驟，最終建立的煤礦瓦斯預(yù)警模型如圖1所示。

3實驗結(jié)果與分析

　　應(yīng)用地點選定為山西同煤集團(tuán)下屬的潘家窯煤礦，瓦斯監(jiān)測數(shù)據(jù)全部來自于該煤礦日常監(jiān)測數(shù)據(jù)。

　　3.1信息表的形成

　　傳感器監(jiān)測的指標(biāo)共有16項，包括掘進(jìn)工作面瓦斯?jié)舛取⒚簩訙囟?、煤層含水量、煤層瓦斯壓力、開采速度、煤層透氣性系數(shù)、煤層破碎性綜合特征系數(shù)、層間滑動綜合系數(shù)、煤層及煤厚變化綜合特征系數(shù)等。為了提高預(yù)測的準(zhǔn)確率，把記錄中的數(shù)據(jù)過少的記錄合并到相關(guān)的狀態(tài)特征向量中，在這些狀態(tài)特征中，取出8個特征狀態(tài)作為條件屬性，分別為Con1、Con2、Con3、Con4、Con5、Con6、Con7、Con8,對其采用平均離散化方法劃分為低、中、高檔，分別用數(shù)值1、2、3表示。決策屬性用D來表示，屬性取值為1、2、3、4分別表示為不突出、突出威脅、一般突出、嚴(yán)重突出。

　　3.2屬性約簡

　　實驗采用啟發(fā)式Skowron差別矩陣屬性約簡算法，約簡后的決策表如表1所示。

　　從約簡結(jié)果可以看出，屬性2、3、5、7是核屬性，對決策屬性是必要的。其中：K破碎（屬性2）為煤體破碎性綜合特征系數(shù)；K層滑（屬性3）為層間滑動綜合系數(shù)；K煤厚（屬性5）為煤厚及煤厚變化綜合特征系數(shù)；λ（屬性7）為煤的透氣性系數(shù)。

　　3.3規(guī)則約簡

　　對表1采用基于二進(jìn)制可辨矩陣的決策規(guī)則約簡，得到最終的決策規(guī)則集如表2所示。對表2的決策規(guī)則集解釋如下：（1）如果煤體破碎性綜合特征系數(shù)為中，層間滑動綜合系數(shù)為低，煤的透氣性系數(shù)為高，則煤礦瓦斯預(yù)警結(jié)果為不突出。（2）如果煤體破碎性綜合特征系數(shù)為低，層間滑動綜合系數(shù)為高，煤的透氣性系數(shù)為低，則煤礦瓦斯預(yù)警結(jié)果為一般突出。（3）如果煤體破碎性綜合特征系數(shù)為低，層間滑動綜合系數(shù)為低，煤的透氣性系數(shù)為低，則煤礦瓦斯預(yù)警結(jié)果為嚴(yán)重突出。（4）如果煤體破碎性綜合特征系數(shù)為高，層間滑動綜合系數(shù)為中，煤的透氣性系數(shù)為中，則煤礦瓦斯預(yù)警結(jié)果為不突出。（5）如果煤體破碎性綜合特征系數(shù)為中，層間滑動綜合系數(shù)為低，煤的透氣性系數(shù)為低，則煤礦瓦斯預(yù)警結(jié)果為嚴(yán)重突出。

4結(jié)論

　　本文研究了將粗糙集應(yīng)用于煤礦瓦斯預(yù)警，并建立相應(yīng)的預(yù)測模型。首先利用粗糙集對決策表中的條件屬性進(jìn)行約簡，然后對約簡后的決策表進(jìn)行規(guī)則約簡，提取規(guī)則，最終建立瓦斯瓦斯預(yù)測模型，并將其應(yīng)用于煤礦瓦斯預(yù)警，取得了很好的效果。

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