［摘 要］本文應(yīng)用模糊綜合評價法得到煤礦本質(zhì)安全等級和指標(biāo)體系，應(yīng)用模糊聚類算法確定主關(guān)鍵條件屬性集，使用模糊數(shù)據(jù)挖掘出評估對象中煤礦本質(zhì)安全等級同評估指標(biāo)之間的規(guī)則知識，以一個實(shí)例為對象建立的煤礦本質(zhì)安全模糊數(shù)據(jù)挖掘驗證了該方法的可行性。［關(guān)鍵詞］煤礦本質(zhì)安全；模糊數(shù)據(jù)挖掘；模糊聚類

doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2009.12.026

［中圖分類號］F270.7；F224.0;TP311.5［文獻(xiàn)標(biāo)識碼］A［文章編號］1673-0194（2009）12-0073-05

數(shù)據(jù)挖掘可以揭示出非常有價值的信息，而這些信息不是通過一般的查詢所能察覺到的。但是數(shù)據(jù)倉庫的容量越大，系統(tǒng)復(fù)雜性越高，相應(yīng)的精確度就越低， 也就是說模糊性越強(qiáng)， 因而僅僅靠復(fù)雜算法和推理并不能完全發(fā)現(xiàn)知識，而且單純的數(shù)據(jù)挖掘可能會

導(dǎo)致“尖銳邊界”等問題。因此，本文考慮將由模糊算法和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合起來的模糊數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到煤礦本質(zhì)安全評價系統(tǒng)中。

1 煤礦本質(zhì)安全模糊綜合評價模型

煤礦本質(zhì)安全管理綜合評價指標(biāo)體系涉及人、機(jī)、環(huán)境、管理四大單元，評價對象的某些評價因子往往帶有一定程度的模糊性，即具有非線性特征。它沒有十分明確的界限和清楚的外延，不存在絕對的十分精確的肯定與否定。煤礦本質(zhì)安全管理具有不確定性因素多，模糊性大，動態(tài)變化復(fù)雜等特性，人們的認(rèn)識不同，對這些因素的褒貶程度也不盡相同，很難直接用統(tǒng)計學(xué)的方法確定這些因素的具體數(shù)值。

模糊綜合評價法在利用評價矩陣計算各指標(biāo)的隸屬度時，取評價指標(biāo)與隸屬度的乘積的最大值，采用這樣的方式有可能會丟失評價信息。此外，此評價結(jié)果得到的只是各級別的評價結(jié)果的隸屬度，評價結(jié)果不夠直觀。因此，對此算法進(jìn)行了改進(jìn)，在利用評價矩陣計算各指標(biāo)的隸屬度時，按矩陣運(yùn)算的方法進(jìn)行。對于最后得到的評價結(jié)果的隸屬度進(jìn)行量化，得到直觀的評價值。這樣能極大限度地保留原始的評價信息，并通過了隸屬度的量化，讓評價結(jié)果更加直觀。改進(jìn)的模糊綜合評價法的具體實(shí)現(xiàn)方法如下:

步驟1：確定評價因素集。

在表1層次中，分別用t1，t2，t3，t4來表示人員的不安全因素、機(jī)具的不安全因素、環(huán)境的不安全因素、管理的不安全因素，則得評價因素集T={t1，t2，t3，t4}。類似地，在分指標(biāo)層中分別用u101，u102，…，u412，u413來表示操作不安全性，現(xiàn)場指揮的不安全性，…，沒有有效的本質(zhì)安全文化，其他管理的不安全因素，則得評價因素集U={u101，u102，…，u412，u413}。

確定指標(biāo)集對應(yīng)的權(quán)重集Q={q1，q2，…，qm}，按照層次分析法和BP網(wǎng)絡(luò)法，求得了各指標(biāo)和分指標(biāo)的權(quán)重。再求其平均值，就得到各指標(biāo)和分指標(biāo)的綜合權(quán)重，如表1所示。

步驟2：確定評語集。

對指標(biāo)采用5級評語：煤礦本質(zhì)安全管理Ⅰ（v1）、煤礦本質(zhì)安全管理Ⅱ（v2）、煤礦本質(zhì)安全管理Ⅲ（v3）、煤礦本質(zhì)安全管理Ⅳ（v4）和非煤礦本質(zhì)安全管理（v5）五個檔次，并用評語集V={v1，v2，v3，v4，v5}表示。

確定評語集對應(yīng)的數(shù)值集N={n1，n2，n3，n4，n5}。

步驟3：建立隸屬函數(shù)，確定隸屬度。

構(gòu)造隸屬度子集Ri={ri1，ri2，ri3，ri4，ri5}，其中：ri(i=1，2，…，m)指評價因素集中第i個指標(biāo)對應(yīng)評語集中每個v1，v2，v3，v4，v5的隸屬度。

根據(jù)指標(biāo)的不同性質(zhì)，隸屬函數(shù)分為兩種情況：定量指標(biāo)的評價和定性指標(biāo)的評價。

（1）定量指標(biāo)的單因素評價隸屬函數(shù)。

ui的取值范圍與評語集vj相對應(yīng)的5個區(qū)間（-∞，60] 、（60，70] 、（70，80] 、（80，90] 、（90，∞] 。若將ui看成是某個區(qū)間上的普通集合，則會造成兩個區(qū)間邊緣點(diǎn)數(shù)值相差不大，而評語相差一個級別的不合理現(xiàn)象，為了消除這種不合理現(xiàn)象需作模糊化處理。具體做法是：設(shè)在中間區(qū)間的中點(diǎn)其隸屬函數(shù)取最大值1，而在相鄰兩區(qū)間的中點(diǎn)其隸屬函數(shù)取最小值0，連接1與0，得ui對評語等級vj的隸屬函數(shù)μvj(ui)。

（2）定性指標(biāo)的單因素評價隸屬函數(shù)。

對于定性指標(biāo)的單因素評價較難以量化，常采用模糊統(tǒng)計的方法。即讓參與評價的各位專家按預(yù)先劃定的評價標(biāo)準(zhǔn)給各評價因素劃分等級，然后依次統(tǒng)計各評價因素屬于等級vj的頻數(shù)Mij，其隸屬函數(shù)如下：

μvj(ui)=Mijn

其中：Mij是u1∈v1的次數(shù)；n是參與評價的專家人數(shù)；μvj(ui)是隸屬函數(shù)。

為指標(biāo)ui的單因素評價，它是評語集V上的模糊子集。

步驟4：計算評價矩陣。

對于每一個評價指標(biāo)ti都可以得到一個隸屬度子集Ri，那么m個Ri構(gòu)成一個T×V域上的

計算T的用隸屬度表示的評判值：

步驟6：如還有上一級評價指標(biāo)，則用下一級求得的所有評判值S構(gòu)成新的評價矩陣R，并重復(fù)步驟4和步驟5，直至最高一級，則可得到模糊綜合評價的結(jié)果S。

步驟7：利用

S×N=(S₁，S₂，…，s5)

n1n2n5

，可以得到模糊綜合評價的量化結(jié)果。

2 模糊數(shù)據(jù)挖掘

中國的煤礦經(jīng)過幾十年的安全管理和生產(chǎn)肯定有海量的安全評價數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)已經(jīng)成為煤礦管理部門管理和決策的寶貴資源，從這些數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的信息成為一項非常艱巨的任務(wù)。實(shí)際上，在挖掘過程中要想把這些數(shù)據(jù)精確地分類是不可能的，也沒有必要?，F(xiàn)實(shí)的分類往往伴隨著模糊性，所以用模糊理論來進(jìn)行聚類分析，然后再進(jìn)行預(yù)測，會顯得更自然，更符合客觀現(xiàn)實(shí)。這就是本文提到的模糊數(shù)據(jù)挖掘。對煤礦本質(zhì)安全評價數(shù)據(jù)倉庫的不同層次進(jìn)行不同規(guī)則的推斷，以得出對決策有用的規(guī)則，有利于領(lǐng)導(dǎo)的決策。運(yùn)用模糊理論來進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的具體步驟如下。

在搜集了大量煤礦本質(zhì)安全數(shù)據(jù)資料的情況下，建立待分類的樣本集U，把要分類的對象稱為樣本如

，則U=u1，u2，u3，…，un為樣本集。具體定性本質(zhì)安全評價指標(biāo)量化后的屬性數(shù)據(jù)稱為樣本指標(biāo)，設(shè)有m項指標(biāo)，這可用m維向量描述樣本，用集合表示為：

u1=(xi1，xi2，xi3，…，xim)

，得到原始數(shù)據(jù)矩陣為

，由于采集到的數(shù)據(jù)往往不是[0，1] 閉區(qū)間的數(shù)據(jù)，根據(jù)模糊矩陣的要求，通過下面兩個公式將數(shù)據(jù)變換壓縮到區(qū)間[0，1] 上。

（1）平移標(biāo)準(zhǔn)差變換。

x′ik=xik-xksk(i=1，2，…，n;k=1，2，…，m)（1）

是平均值。此時得到的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)x′ik也不一定全在[0，1] 閉區(qū)間之內(nèi)，還必須進(jìn)行下面的變換。

（2）平移極差變換。

2.2 建立模糊相似矩陣

標(biāo)出衡量被分類對象間相似程度的統(tǒng)計量。設(shè)論域U={u1，u2，u3，…，un}，其中每個元素為一個樣本，建立U上的模糊相似矩陣：

計算rij的方法很多，在這里采用夾角余弦法，即：

2.3 聚類分析

常用聚類分類有3種方法：傳遞閉包法、最大樹方法和編網(wǎng)法。傳遞閉包法用計算機(jī)容易實(shí)現(xiàn)，本文用平方法依次求：

R→R2→R4→…

，當(dāng)?shù)谝淮纬霈F(xiàn)Rk#8226;Rk=Rk時，Rk就是模糊相似矩陣 R的傳遞閉包t(R)，即t(R)=Rk。再讓λ由大變到小，就可形成動態(tài)聚類圖。

3 應(yīng)用研究

3.1 評價指標(biāo)體系的建立

煤礦本質(zhì)安全管理是指在一定經(jīng)濟(jì)技術(shù)條件下，在煤礦全生命周期過程中對系統(tǒng)中已知規(guī)律的危險源進(jìn)行預(yù)先辨識、評價、分級，進(jìn)而對其進(jìn)行消除、減小、控制，實(shí)現(xiàn)煤礦人－機(jī)－環(huán)境系統(tǒng)的最佳匹配，使事故降低到人們期望值和社會可接受水平的風(fēng)險管理措施與辦法。本質(zhì)安全管理的重點(diǎn)是對危險源的管理，對其辨識過程應(yīng)考慮人、機(jī)、環(huán)境、管理等4個方面的不安全因素。煤礦本質(zhì)安全評價二級指標(biāo)體系模型，如表1所示。

3.2 煤礦本質(zhì)安全的模糊數(shù)據(jù)挖掘

為探究煤礦本質(zhì)安全評估數(shù)據(jù)庫中評估等級同評估項目之間的規(guī)則知識，以及這些規(guī)則對煤礦本質(zhì)安全工作的影響，先選取中國某一產(chǎn)煤區(qū)，采用現(xiàn)場調(diào)查和問卷調(diào)查方式對隨機(jī)抽取的10個煤礦2007年安全等級的評估進(jìn)行討論，找出評價指標(biāo)同安全等級之間的規(guī)則知識。為使問題簡單化，用上面的模糊綜合評價法編制的程序分別計算10個煤礦4項一級指標(biāo)的量化得分和煤礦安全評估等級，得到的數(shù)據(jù)如表2所示。

用F統(tǒng)計量確定最佳閾值λ≥0.711，此時關(guān)聯(lián)強(qiáng)度最大，得主條件屬性為{t1，t4}。其中，t1為人員的不安全因素，t4為管理的不安全因素?？梢姡瑢τ诿旱V本質(zhì)安全評估數(shù)據(jù)庫經(jīng)過用模糊聚類方法進(jìn)行分析得出，對于煤礦安全等級T這一結(jié)論屬性而言，主條件屬性集為{t1，t4}。

下面用粗糙集知識來進(jìn)一步考察由主條件屬性集得到的分類規(guī)則。

基于安全等級這一結(jié)論屬性集T的記錄值，可將表2劃分為5類，分別用集合

當(dāng)mi(i=1，2，…，10)作為分類條件，Kj(j=1，2，3，4，5)作為分類結(jié)論條件時，歸納總結(jié)后可得如下的分類規(guī)則：

綜合以上4條規(guī)則分析如下：當(dāng)人不安全因素得分

t1≥90

時安全等級T一定為“本安Ⅰ”；人不安全因素t1得89～80分時安全等級T一定為“本安Ⅱ”；人不安全因素t1得79～70分時安全等級T一定為“本安Ⅲ”；人不安全因素t1得69～60分時安全等級T一定為“本安Ⅳ”。從以上分類規(guī)則可知人不安全因素（t1）為互信息最大的特征屬性。即凡是注重人不安全因素的煤礦，安全等級高，因此人不安全因素要放在煤礦本質(zhì)安全首位，即煤礦要以人為本，注意人的安全教育和培訓(xùn)等。

由于該地區(qū)為國家新興煤礦能源基地，煤礦生產(chǎn)裝備現(xiàn)代化水平較高，且該地區(qū)地質(zhì)條件簡單，水、瓦斯、煤塵等環(huán)境因素引起安全隱患較少，故在本質(zhì)安全評估指標(biāo)體系中，人不安全因素和管理不安全因素兩方面非常重要，每個煤礦都應(yīng)引起高度重視。顯然這與已有的研究成果和實(shí)際相吻合。

通過對煤礦本質(zhì)安全管理綜合評價，可以確定煤礦某一時期的安全生產(chǎn)狀況，用于指導(dǎo)下一時期的安全管理工作， 其結(jié)果可作為煤礦本質(zhì)安全管理評價的依據(jù)， 可以改善目前的安全管理狀況。

4 結(jié)束語

本文使用模糊數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)煤礦本質(zhì)安全等級同評價指標(biāo)之間的規(guī)則知識，依據(jù)該規(guī)則知識對挖掘結(jié)果進(jìn)行有效的評價，并且在分析、預(yù)測方面有著很大的優(yōu)勢，從而可以幫助煤礦管理決策者找到影響該地區(qū)煤礦安全的關(guān)鍵因素。

主要參考文獻(xiàn)

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