矿山决策

当前国内智能矿山尚处于初步建设阶段，各煤矿系统多样性导致标准化问题突出，无法充分利用大数据潜力。大部分矿井缺乏三维实景综合信息平台，难以有效预警和应对灾害。应重点推进综采工作面智能感知、统一通信平台、三维实景管理系统以及数据挖掘与利用，特别以山西王坡煤矿为例，展示智能矿山建设成效与未来发展方向。

基于云计算、分布式数据库构建应急救援平台，可提供基础支撑、数据交互、预警分析等功能。该平台可提前预警事故，有效提升矿山应急救援水平，降低损失。

矿山里的数据库应用，主要是搞生产监控、安全报警那一块的，像是车间的电视监控系统、重要区域的防盗报警，还有门禁和有毒气体检测这些系统，基本全靠数据库支撑，数据实时、查询快，管理起来也方便。 这种系统场景下，稳定性挺关键，毕竟一出问题就影响安全。用个靠谱的数据库，再加上权限控制和备份机制，能省不少后顾之忧。你要是搞这一块，可以看看下面这些资源，挺有的。 比如说MySQL的安全策略，嗯，里面讲了怎么防SQL 注入，对生产系统挺重要的：MySQL 数据库安全防范 SQL 注入攻击的关键策略。 还有ERP 系统方面的例子，比如信华 ERP和一个比较通用的现代化生产管理系统，都是围绕数据库做的生产调度，页

矿图管理系统的图层控制用起来还挺顺手的，左边一个树形控件，图层显隐、是否可编辑全靠它来管，点一下就能控制状态，操作挺直观。 矿图信息的浏览功能也蛮贴心的，放大、缩小、拖拽、漫游这些常规操作响应也快，而且全都集成在工具栏里，用快捷键也能搞定，效率高。 查询功能算是这个系统的亮点，空间查询、属性查询、联合查询样样有。比如你想找某段巷道的位置，可以框选地图，也可以输坐标、地名查，定位也准，蛮方便的。 地图更新功能也挺实用，支持图件编辑和数据更新。像采掘工程进展了，你直接在图层上改图，重拓扑、属性重写都支持，改完还能立马存入数据库。 系统基于MapInfo 的 MapX做的二次开发，用的VC6环境，部

决策树，一种强大的机器学习算法，通过树形结构模拟决策过程。每个节点代表一个属性测试，分支对应测试结果，最终的叶节点则给出预测类别或输出值。 决策树的核心在于通过对输入数据进行分层分割，构建精准的预测模型。这一过程如同绘制一张路线图，引导我们根据数据的特征做出最佳决策。

针对传统缺省规则知识挖掘算法的繁琐问题，提出了基于泛化分配表（GDT）和约简概念格（CL）的GDTCL缺省规则挖掘模型。该模型结合了GDT与CL的优势：通过GDT提取条件属性的子集，解决了粗集理论计算的NP问题，并以扩展概念格的形式展示了GDT泛化层次下的蕴含关系，限定了规则的强度和支持度。最终通过约简概念格算法实现缺省规则的高效挖掘。实验表明，本模型能够从不完整矿山信息系统中提取无重复、易存储且匹配性高的缺省规则，适合在矿山领域知识发现中的应用。

决策表中包含天气、温度、湿度、风速等多个因素，用于判断是否适合进行打垒球活动。例如，当天气为晴、温度炎热、风速弱时，取消活动；而在阴天、温度寒冷、风速正常时，可以进行打垒球。

针对传统矿山安全性模糊评价中隶属度转换算法存在的目标分类不明确和数据冗余问题，提出一种基于熵权的数据挖掘方法。该方法通过定义指标区分权重，清除隶属度转换过程中的冗余数据，筛选出对目标分类起关键作用的有效值，从而实现更精确的隶属度转换，并应用于矿山安全性模糊综合评价。实例分析验证了该方法的有效性，结果表明，基于熵权的隶属度转换算法能够提高矿山安全性评价的精度，为矿山安全生产提供有效指导。

科学决策的基石是合理的决策分析方法。决策分析作为一种系统性的分析方法，专门用于研究不确定性问题。其核心目标是改进决策过程，从众多备选方案中筛选出最佳方案，以实现特定目标。 针对不同的决策情境，我们可以采用不同的决策分析方法： 确定性情形 不确定性情形 随机性情形 多目标情形 多人决策情形

决策树ID3算法的案例分析在技术领域具有重要意义。