武俊峰，成燕峰，梁燕华，张 芳，郭旭飞

(1.黑龙江科技大学 电气与控制工程学院， 哈尔滨150022； 2.哈尔滨理工大学 自动化学院， 哈尔滨150080)

0 引 言

冲击地压是一种对煤矿安全有重大威胁的煤岩动力灾害[1]。尹增德等[2]在对冲击地压预测研究中提出，冲击地压受多个非线性因素影响，传统的预测方法有很大的局限性。研究冲击地压预测，确定各指标的危险等级及危险指数非常重要，其涉及冲击地压指标的模糊集合划分。传统的冲击地压危险等级确定方法依据现有经验知识，需要煤矿方面的专家进行鉴定，造成对经验知识有极大的依赖性，且容易出现较大误差。模糊C均值聚类(FCM)算法对分析数据实际分布情况研究尤为突出。刘志国[3]在对模糊C均值聚类算法研究中指出，将物理或抽象对象的集合分组成多个类的过程称为聚类。聚类分析是统计学的一个分支[4]，在对数据分析方面起着重要的作用。聚类算法主要用于对大量数据分析处理上[5]，而冲击地压的研究恰好与之对应。严加展等[6]指出，聚类分析与模糊理论相结合，更符合实际的数据分布情况。常赟杰等[7]研究表明，FCM算法是一种基于目标函数的聚类算法，聚类过程与带约束的优化问题相类似。刘来权等[8]指出，FCM算法是一类无监督学习的算法，将数据点归入相似类之中。

由于FCM算法相较与其他算法简单，在计算机上容易实现，与K均值聚类算法不同，具有模糊性以及不确定性，更加适合于实际应用，有着和希尔伯特空间构造紧密联系的目标函数，相比于其他目标函数拥有更严密的数学根基。……