【摘 要】
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随着近年来国家对煤矿安全的关注不断增强和煤矿信息化建设的发展,针对煤矿井下环境安全性评估和风险预测,提出了一种以信息融合理论为基础,利用Dempster—Shafer证据理论和
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随着近年来国家对煤矿安全的关注不断增强和煤矿信息化建设的发展,针对煤矿井下环境安全性评估和风险预测,提出了一种以信息融合理论为基础,利用Dempster—Shafer证据理论和粗糙集方法进行信息处理,解决煤矿对环境评估的不确定性和不精确性等问题,并综合考虑煤矿井下环境复杂性的特点,使用多传感器相关参数,实现了对井下多种信息的融合和算法的优化.该方法整体上提高了煤矿环境评估的有效性和监测数据的可靠性,并实现了对井下安全趋势的预测。
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