1引言
1.1课题研究的背景与意义
矿井通风是创造矿井正常生产环境和安全生产条件的基础，也是矿井安全生产的保障。从剖析国内近儿年来煤矿各重大灾害事故发生及扩大的原因和影响因素来看，都无不与矿井通风系统有着密切的关系。因此，建立一个能满足日常生产需风，保证风向稳定，风质合格，并且灾害时期又能保持通风动力设备运行可靠、稳定、快速实现风流控制的通风系统是至关重要的。矿井通风系统评价是确保矿井通风系统的合理性和稳定性，预防灾害的重要保证，它也是矿井通风管理工作中必不可少的部分，唯有对矿井通风系统的状况做好准确的评价，才能对系统的调节做出正确的决策。因此，从大量矿井通风系统的评价数据中发现潜在有用的知识并存储在知识模型库中，为分析煤矿事故危险源提供信息补充，为决策提供重要的科学依据。当前，矿井通风系统不仅有大量类型繁多和结构复杂的数据，而且数据间存在复杂的语义上的联系;通风系统数据赖以存在的计算机软硬件环境也相当复杂;生产安全信息管理系统智能水平较低，仅采用一些简单的数学模型而缺乏智能模型和知识的指导，从而使得系统在安全生产的应用范围、管理的多层次、多阶段和适应能力等方面受到了很大的限制。因此，在分布式网络环境下研究如何有效地矿井通风系统安全生产信息智能集成并在大量的历史数据中发现潜在有用的知识，用以指导安全生产成为煤炭企业主管及相关人员关心的热点。
.............
1.2课题研究的现状和存在的问题
1.2.1形式概念分析研究现状和存在的问题
形式概念分析是数据挖掘方法之一，它可以从数据中提取出人们感兴趣的潜在有用的信息和知识，并将提取出来的信息和知识表示成概念、规则和模式。作为形式概念分析核心的数据结构概念格是概念层次的代数表示方法，描述了对象和特征之间的联系，表明了概念之间的泛化和例化关系。由于概念格本身所具有的特点，使得概念格非常适合作为发现规则的基础性数据结构，其独到之处在于能对数据集中属性做出推理，并能以Hasse图方式呈现出来便于用户理解。概念和概念格可以应用在数据挖掘的不同过程，如预处理、知识发现、规则获取、分析等等，有利于加快整个处理过程的运行速度，提高执行效率，为决策分析服务。概念格作为一种具有极大潜力的有效的知识发现工具，被广泛应用于机器学习、模式识别、专家系统、计算机网络、数据分析、决策分析、数据挖掘等领域。现今基于概念格进行数据挖掘还存在以下儿个方面的问题:
...............
2文献综述
2.1矿井通风系统评价
2.1.1矿井通风系统评价指标体系
矿井通风动力即是矿井主要通风机装置，它包括矿井主要通风机及其附属装置。其稳定运行直接影响着矿井运行的安全可靠性和经济合理性，反映该项指标有:主要通风机运转稳定性、主要通风机综合效率、主要通风机的综合效率包括电动机效率、传动效率、主要通风机效率。矿井通风网络:井下纵横交错的井巷构成了复杂的矿井通风网络，随着生产地点的变化，其网络结构和分支风阻也发生变化，从而引起井巷中风流的大小和方向及矿井风压的变化。井巷中风流的大小和方向保持稳定，矿井风压与风量合理匹配与矿井通风网络有着密切的关系，反映该项指标有:矿井通风网络复杂程度和矿井风压的合理性。矿井通风设施:指设置在矿井通风巷道中用于控制风流方向和大小的通风构筑物，包括永久性和临时性风门、风窗、风桥和风墙。通风设施的质量与布置的合理性，直接关系到矿井通风系统的稳定性和可靠性，反映该项指标有:矿井通风设施合格率。矿井通风质量:指向矿井各作业地点供给新鲜空气的多少和品质，主要受到矿井风量分配、矿井产量、瓦斯涌出量、温度、矿尘等各种因素的影响，其大小多少和品质，直接关系到矿井通风的安全可靠性，反映该项指标有:矿井风量供需比、用风地点风量合格率、用风地点风质合格率、用风地点温度合格率和防尘洒水系统合格率。矿井通风监测:检查矿井通风效果必不可少的手段，是矿井通风可靠性的重要组成部分。通过监测可以掌握矿井通风的状态及时发现存在的问题，以便采取措施防止事故发生，反映矿井通风监测的指标是:矿井通风监测利用率。
...............
2.2数据挖掘
神经网络方法:人工神经网络方法(ANN)是一种模拟大脑并行处理的算法结构，可以通过学习构建任意的非线性映射，所以这种系统有更高的智慧并可能有更快的计算速度。近年来，ANN在信息处理和控制领域中得到广泛应用，是因为它有以下一些特性:通过非线性映射，学习系统的特性具有近似的表示任意非线性函数及其逆的能力;通过离线和在线两方面的权重自适应提供给不确定系统自适应和自学习;可提供大规模动力学系统允许快速处理的并行分布处理结构;提供鲁棒性强的结构，因为网络自身有容错性和联想功能;信息被转换成网络内部的表示，这种表示允许定性和定量信号两者的数据融合。目前，人工神经网络模型己有四种，按照网络结构可分为前馈型和反馈性;按照学习方式可分为有导师(指导)学习、无导师学习(自组织学习包括在内)、再励(强化)学习;按照网络的性能分为连续性和离散性、确定性和随机性网络;按照突触连接的性质分为一阶线性关联与高阶非线性关联网络。
..............
3基于形式概念分析的一致性知识挖掘··············17
3.1研究的相关知识···················17
3，2基于概念换算的多值背景的研究··············20
3.3基于逻辑换算的多值背景的研究···········21
3.4基于逻辑换算的同构背景挖掘一致性知识的研究，·······22
3.5本章小结··············31
4基于属性依赖约束的概念格构建·······，······33
4.1研究的相关知识············33
4.2属性依赖规则·············37
4.3基于属性依赖约束的概念格构建的研究···············39
4.4本章小结··········45
6基于形式概念分析的矿井通风系统评价知识模型库
6.1某煤矿矿并通风系统建设平台
6.1.1硬件建设平台
煤矿通风系统日常所产生的基础数据量大，数据来源多样。要对这些数据准确高效地加以提取并在此基础上进行数据的分析、加工和整合，需要有高性能的计算机硬件、高性能的网络系统做支撑。某煤矿采用了先进的工业以太环型网络，实现了煤矿生产的安全监测监控、生产过程监测监控自动化。工作流程可以通过系统进行重组并通过系统应用不断优化，实现了数字化矿井多源信息采集与预处理的基本信息融合模式。全矿井安全生产综合监控信息融合系统硬件平台设计采用设备多源采集信息层、数据融合与调度中心层和管理层三层网络结构。结构示意图6.1如下:
...........
7总结与展望
7.1论文总结
研究了基于逻辑换算的同构背景挖掘一致性知识方法。通过调研我们发现领域专家往往分析的问题相对专业，因此更适合使用逻辑换算这种方法先对多值背景的属性进行转换，因此，我们首先把逻辑换算引入矿井通风系统评价中为知识发现提供背景基础。然后，针对矿井通风系统评价过程中具体问题提出了通过“情境”来减少与分析无关的原始的、冗余数据的输入，这样通过逻辑换算产生的衍生背景无论从属性的数量还是实例的数量都大大减少，然后进行同构背景的转换挖掘出一致性知识。采用这种方法挖掘一致性知识，为要分析的问题提供信息补充。通过实验我们证实该方法可以清楚直观的表达一致性知识，降低冗余概念的产生，提高了概念格的可读性，该方法还可扩展到比较从不同传感器接收的结果。
.............
参考文献（略）