刘晓悦,张雪梅,杨伟

(华北理工大学 电气工程学院，河北 唐山 063210)

随着矿山越来越深层的开采，岩爆现象极易发生，这些潜在的危险已经影响了矿山的正常开采。岩爆是一种动态破坏现象，是由采矿扰动导致地下工程围岩中累积的应变能突然释放而引起的[1]，它不仅可威胁到矿山人员和设备的安全，而且可影响到矿山建设项目的正常发展。由于现阶段的岩爆预测模型仍存在需要改进的地方，因此，为了保证矿山进行安全平稳的进行深层开采，探索新的理论和方法预测岩爆十分迫切。

准确进行预测岩爆是预防岩爆发生的关键。该项研究采用基于粗糙集理论对采取的岩爆数据进行约简，去除掉不重要的数据，使PNN网络的输入个数减少，降低了PNN网络的复杂性。选择合适的平滑因子，利用PNN训练并建立矿山岩爆预测模型。

1方法原理

1.1 粗糙集理论

粗糙集理论(rough set theory, RS)具有在处理大量数据、消除冗余信息和处理不确定性信息等方面的优势[2]。

1.1.1决策表

S= (U,A,V,f) 是一个信息系统。其中：U为论域；A为属性的非空有限集合，A=C∪D，C∩D≠φ，C称为条件属性集合，D称为决策属性集合；V是所有属性的值域集合；f是信息函数集。对于U中的任意元素x，f：U×A→V，S是决策表。

1.1.2不可分辨关系

由粗糙集理论可知，知识库表示一个关系系统，记作K=(U,R)，近似空间称为K，论域U上的一个等价关系是R，称为关于K的不可分辨关系，记为：

IND(R)={(x,y)∈U×U|∀a∈A,f(x,a)=f(y,a)}

(1)

其中U/IND(R) 是论域U的划分，里面包含的任意元素称为等价类。

1.1.3下近似集和上近似集

子集X关于R的下近似集和上近似集分别为：