矿山企业信息系统以提高矿山企业生产经营管理水平和经济效益为目标,运用系统科学方法,为矿山企业的数据处理和不同层次的辅助管理与决策提供服务,充分利用矿山生产经营信息,判断矿山生产的运行状态,发现矿山生产经营管理中存在的问题,找出生产经营失调的原因,从而调整和控制矿山的生产行为,保证矿山生产正常高效运行。矿山企业信息系统与矿山工程、矿山管理、计算机技术密切相关。本文结合计算机网络技术,在矿山企业中引入数据仓库技术、知识发现技术来研究和解决矿山企业信息系统建设与应用中的一些问题,进一步发挥信息系统在矿山生产管理中的重要作用。针对矿山生产管理所需基础数据的收集与组织,本文提出以数据为中心建立矿山企业内部网,重点分析了矿山企业内部网的结构和实现技术,并且较好地解决了矿山现有计算机应用系统与应用数据库向矿山企业内部网无缝迁移的方法,最大限度地保护了矿山原有信息系统的投资。实际应用表明,矿山企业内部网可以作为行之有效的矿山企业信息系统框架,为矿山生产管理提供及时、方便、完整的信息服务。随着计算机应用的不断深入,矿山企业已经积累了大量的矿山地质勘探、采掘工程、矿山生产管理等方面的数据,由于不具备对这些数据进行集中存储和管理的能力,目前这些数据资源并没有发挥出其应有的作用。因此,本文提出应在矿山企业信息系统中建立数据仓库,采用多层体系结构,以现有应用系统的数据库为基础,通过相应的矿山主题数据,对数据进行集中抽取、转换,“自下而上”建立数据集市,然后再集成为矿山企业数据仓库,利用数据仓库就容易做到为矿山企业生产经营管理提供丰富、有效的数据支持。在数据仓库的基础上,采用在线分析处理技术对矿山的生产经营管理数据进行多方面和多角度的分析和处理,从而了解矿山生产运营状况。本文分析了在线分析处理技术的结构特点和矿山生产管理数据的多维特性,并在矿山生产实际中加以运用。数据仓库的建立为矿山企业智能诊断提供了有力的数据支持,知识发现可以对数据仓库中的矿山生产经营数据进行更高层次的分析,自动地、智能地将数据转化为有用的信息和知识,这是实现矿山企业智能化诊断的有效途径。本文探讨了利用知识发现技术进行矿山企业智能诊断的方式,提出了集数据仓库、在线分析处理、知识发现、模型库、专家系统于一体的智能诊断系统结构,用于矿山企业的智能诊断,可以有效实现数据、诊断模型、诊断知识的统一表达。针对矿山企业诊断对象常具有不确定性特点,从实用角度出发,初步研究了诊断知识的表示,采用多维、多层次的知识表示方法,引入模糊逻辑、神经网络等多种知识表示形式进行有机集成。在矿山企业智能诊断中,通过数据仓库、人工神经网络技术和专家系统的集成,利用神经网络极强的学习能力,进行诊断知识的获取和推理,从大量数据中找出矿山企业生产经营中存在的知识模式,模拟专家发现企业生产中的影响因素。此外,本文引入演化计算方法,利用自然界遗传规律对矿山企业的生产经营数据进行分析,从而判断企业的运行状态。初步研究表明,演化计算既可以直接诊断矿山生产活动,又可以显著提高诊断效率。