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针对煤矿瓦斯状态监测的特点，提出了利用数据挖掘和信息融合相结合的方法进行瓦斯信息的识别和决策。在信息融合的特征层，数据挖掘技术利用具有自学习能力的BP神经网络建立瓦斯信息识别模型，网络输出结果作为识别结果建立特征数据库。在信息融合决策层，利用D-S证据理论对识别结果进行时间域和空间域的融合决策，对井下瓦斯状态做出判断和决策。实验结果表明，该方法可提高瓦斯监测信息的精确性和决策的正确性，提高了煤矿瓦斯监测系统的性能。