【摘 要】
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为了正确选择矿山初选的采矿方法,提出基于概念格粗糙集的采矿方法评价体系。综合考虑影响采矿方法选择的众多因素后,对指标进行分层处理,利用改进的粗糙集建立采矿方法评价
【机 构】
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东华理工大学地球科学学院,东华理工大学江西省数字国土重点实验室,中南大学资源与安全工程学院
【基金项目】
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江西省教育厅科技项目“复杂应力环境下地下金属矿开采引起的岩层移动规律研究”(编号:GJJ170466);国家自然科学基金青年基金项目“基于人工智能的矿山技术经济指标动态优化研究”(编号:51404305);东华理工大学江西省数字国土重点实验室开放研究基金项目“基于红外遥感技术的地下工程岩爆灾害判别方法研究”(编号:DLLJ201706);东华理工大学博士科研启动基金项目“地下金属矿无废开采规划
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为了正确选择矿山初选的采矿方法,提出基于概念格粗糙集的采矿方法评价体系。综合考虑影响采矿方法选择的众多因素后,对指标进行分层处理,利用改进的粗糙集建立采矿方法评价体系,生成最少决策规则集。属性约简是粗糙集中的核心问题,选择概念格作为约简工具,对条件属性进行约简。将模型用于15种采矿方法的优选,得到了最大可约简属性集,决策规则集的分类质量为100%。最后,将约简概念格与传统粗糙集中的分辨矩阵进行对比,结果表明:概念格在属性约简方面比分辨矩阵更有效,利用概念格的粗糙集构建采矿方法评价体系对矿山生产具有一定的理
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