一种基于改进DS证据理论的煤岩界面识别方法技术

本发明专利技术提供一种基于改进DS证据理论的煤岩界面识别方法，属于数据分析以及多源信息融合技术领域。通过采集截割过程中多个信息源信号；构建识别框架；通过三角形模糊数和梯形模糊数获得每个信息源对于识别框架中元素的基本概率分配函数；利用Dempster组合规则，融合每个信息源的基本概率分配函数，包括：引入冲突度、差异度、离散度定义新的证据冲突系数；根据新的证据冲突系数修正证据体；基于融合后的基本概率分配函数，选取识别框架中概率最大的元素作为识别结果。本发明专利技术实现多源信息融合算法在工程实践中的应用，相比传统DS证据理论能够更全面反映证据体间关系，降低证据体之间冲突性，提高识别结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据分析以及多源信息融合，特别是涉及一种基于改进ds证据理论的煤岩界面识别方法。

技术介绍

1、实现采煤过程中滚筒截割状态的自动、快速、准确判别，对矿山安全、生产效益、设备维护等方面具有重要意义。目前常通过人工经验判断滚筒截割状态，该行为存在危险性高、主观性强、准确率低等隐患。因此，提出通过传感器能够监测截割状态的变化；但是采煤过程中存在大量噪声、异常值、缺失值等因素容易对截割信号产生干扰，单一监测信号存在与实际结果冲突的可能，无法准确判断采煤机截割状态，需要对其判别方式进行改进。

2、有鉴于此，提出采用多传感器进行检测，然而多传感器之间的识别结果也可能存在冲突。现有技术中，通过多源信息融合理论能够综合分析不同传感器对识别结果的影响。其中ds证据理论是广泛应用的多源信息融合方法。然而，现有技术中对于ds证据理论中冲突系数k的计算，往往是从冲突度描述证据之间的冲突，不能全面反映证据之间的关系，导致证据之间非一致性、互斥性的可能增加。进而导致不同传感器对截割相同物质的敏感性存在差异，甚至有时识别结果存在冲突，出现与事实完全背离的情况。本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进DS证据理论的煤岩界面识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1中所述的一种基于改进DS证据理论的煤岩界面识别方法，其特征在于，所述多个信息源信号包括：

3.根据权利要求1中所述的一种基于改进DS证据理论的煤岩界面识别方法，其特征在于，所述识别框架：

4.根据权利要求1中所述的一种基于改进DS证据理论的煤岩界面识别方法，其特征在于，所述通过三角形模糊数和梯形模糊数获得每个信息源对于识别框架中元素的基本概率分配函数，包括：

5.根据权利要求1中所述的一种基于改进DS证据理论的煤岩界面识别方法，其特征在于，所述利用Dsmp...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进ds证据理论的煤岩界面识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1中所述的一种基于改进ds证据理论的煤岩界面识别方法，其特征在于，所述多个信息源信号包括：

3.根据权利要求1中所述的一种基于改进ds证据理论的煤岩界面识别方法，其特征在于，所述识别框架：

4.根据权利要求1中所述的一种基于改进ds证据理论的煤岩界面识别方法，其特征在于，所述通过三角形模糊数和梯形模糊数获得每个信息源对于识别框架中元素的基本概率分配函数，包括：

5.根据权利要求1中所述的一种基于改进ds证据理论的煤岩界面识别方法，其特征在于，所述利用dsmp...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩国平，李荟，朱万成，周文龙，王江梅，宋清蔚，
申请(专利权)人：黑龙江龙煤双鸭山矿业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：