安全評價師：模糊神經網絡技術的研究(三)
發布時間：2010-01-14 共1頁
安全評價師：模糊神經網絡技術的研究(三)
5.1傳統系統分析方法存在的問題
礦山生產系統中的許多問題都是非線性問題，變量之間的關系十分復雜，目標難以用確切的數學議程來描述。在傳統的礦山災害(安全)現象研究中，通常采用的是“線性的”、“局部的”和“確定型的”分析和研究方法，其存在的問題主要表現在以下幾個方面：
(1)由于歷史發展的局限性，在定量分析礦山事故系統運動規律和狀態時，通常將非線性關系簡化為線性關系。由于非線性系統與對應的線性化系統的動力拓撲結構不一定同胚，因此，這種簡化可能會對礦山災害過程規律的認識產生重要的不利的影響。
(2)礦山事故系統的動力學拓撲結構可能具有多態性，在系統控制參量的變化作用下，系統的運動可能會從一種動力學結構向另一種動力學結構轉化。這樣，采用傳統的研究分析方法得到的僅僅只是系統的局部性質。然而，對礦山災害系統在相空間中可達范圍以至全局性動力學拓撲結構，以及不同動力學結構之間轉化機制的認識，在礦山災害系統的特征和狀態的分析研究中有著重要意義。
(3)礦山事故系統是一個具有確定性和非確定性的矛盾的統一體，從傳統的礦山災害現場的認識方法出發，不容易提示礦山災害系統(安全因素)之間的非確定性性質，采用傳統的數值模擬方法(如多元線性方程的求解等)所得到的結果與真實事故系統的運動狀態相距甚遠，而且可能完全相反。因此，傳統的分析方法對礦山災害系統運行的過程和特點的認識是不全面的。
5.2模糊神經網絡安全評價模型所解決的問題
前面已講到，礦山安全系統是一個復雜的非線性系統，礦山災害涉及許多不確定因素，且各個因素之間的相關關系錯綜復雜。無論是傳統的評價方法，還是模糊等的綜合方法，都沒有很多的解決以下問題：
(1)因素和結果的固定映射關系
傳統的評價方法，基本上以線性等固定關系來實現設定了事故因素和結果的映射關系;模糊綜合評價方法則在隸屬函數構造問題上事先設定了映射關系，盡管函數是分段、不連續的，但同樣存在線性關系。這明顯不能清晰反映事故系統動態、隨機和模糊特點的本構關系。
(2)定權和變權問題
評價因素中各指標在評價過程中權重的確定，是安全評價的核心，權重確定正確與否，直接影響到安全評價結果的置信度。傳統方法大多不管系統動態變化特點，采用定權的方式進行，由于因素及因素之間的作用也是變化的，因而在變權問題上沒有提供完善的解決方案。
(3)隨機性和模糊性問題
在對礦山進行安全評價的過程中，涉及的因素是復雜的。這些因素自身表現為隨機性，與災害的關系又表現為模糊性，而且因素間又相互關聯，相互作用。一方面，有些因素不能用精確的數量進行描述，而只能是模糊概念;另一方面，各種因素的變化與災害之間不存在一一對應的函數關系，不可能建立精確的數學模型來求解，而模糊理論在處理這些問題上卻有著獨到的效果。
礦山災害的隨機性、模糊性和不確定性決定了礦山安全狀態的變化不會按照某一特殊的規律或函數變化。模糊神經網絡安全評價模型完全可以解決傳統方法所不能解決的幾個問題。模糊神經網絡有較強的非線性函數逼近能力，可以根據樣本數據訓練得到輸入輸出變量之間的函數關系，即可以通過網絡學習，確定各神經元之間的耦合權值，從而使得網絡整體具有近似函數的功能。同時，模糊神經根據需要給神經網絡加入規則，這樣就可以避免“黑箱”問題。模糊神經網絡技術綜合模糊邏輯和神經網絡的優點，克服了它們各自的缺點，因而完全可以應用于礦山安全評價的研究中。
6.結論
傳統的、事先設定變化規律和特性的評價方法鑒于其局限性，難以很好地解決礦山災害系統復雜多變的問題。因此，建立科學的礦山安全評價模型，開發行之有效的安全評價軟件包，加強礦山安全評價理論和技術的研究既有現實意義，又有長遠的歷史意義。
模糊神經網絡技術在求解這類不確定性知識方面具有很強的優越性，它可以模擬人類的思維習慣進行定性描述。模糊神經網絡技術運用于礦山安全評價中的優點可以歸納為：
(1)利用模糊神經網絡并行結構和并行處理的特征，通過適當選擇評價項目克服安全評價的片面性，可以全面評價礦山災害系統的安全狀況和多因素共同作用下的安全狀態。
(2)運用模糊神經網絡知識存儲和自適應性特征，通過適當補充學習樣本，可以實現歷史經驗與新知識完美結合，在發展過程中動態地評價礦山災害系統的安全狀態。
(3)利用模糊神經網絡理論的容錯特征，通過選取適當的作用函數和數據結構可以處理各種非數值性指標，實現對礦山系統安全狀態的模糊評價。
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