基于CBR在煤矿瓦斯爆炸预警应用探讨.pdf

问题探讨 收稿日期 2007- 10- 17 作者简介 田水承 1964- , 男, 山东淄博人, 2001年在北京理工大 学爆炸与安全学科国家重点实验室获工学博士学位, 教授, 博士生导 师, 国家注册安全工程师, 国家职业健康安全管理体系注册审核员, 西安科技大学发展规划处副处长。 基于 CBR在煤矿瓦斯爆炸预警应用探讨 田水承, 魏 权 西安科技大学, 陕西 西安 710054 摘 要 在学习传统方法与模型预测瓦斯爆炸的基础上, 提出用案例推理方法预测瓦斯爆炸的思 想, 并给出案例推理的瓦斯爆炸预警系统的原型, 研究了系统中的关键技术 案例的知识表达、 案例 检索和案例学习等。 关键词 基于案理推理; CBR; 瓦斯爆炸; 预警系统; 应用 中图分类号 TD7127 文献标识码 A 文章编号 1671- 749X 2008 04- 0019- 03 0 引言 我国 95 的煤矿是井工开采, 受煤层地质赋存 条件等客观因素的制约, 煤矿各种灾害严重。瓦斯 灾害始终是煤矿安全生产的最大威胁 [ 1], 给煤矿企 业带来沉重的经济负担。因此构建一套较为完整而 科学的、 具有普遍指导意义的瓦斯爆炸预警系统成 为经济研究者所面临的一个重大课题。文中拟用基 于案理推理提出解决问题的方法。 1 基于案例推理方法 案例推理 Case- Base- Reasoning是人工智 能领域新出现的一种推理方法 [ 2], 最早起源于美国 耶鲁大学, 1982年 Roger Schank 教授在 Dynam ic memory 一书中创建了案例推理的基本理论, 从 1987年以后, 国际研究界每年都举行案例推理研讨 会, 先后在通用问题求解、 法律案例、 医疗诊断、 医 药、 故障诊断、 计算机辅助设计等领域得到广泛的应 用 [ 3- 5]。案例推理方法是基于人类的认知过程, 其 核心思想是求解问题时, 在以前类似的求解问题的 成功范例基础之上进行推理, 而不必一切从头开始。 案例推理方法实际上是一种类比推理方法, 其主要 步骤包括待求问题的案例表达、 案例库检索、 修正相 似案例的解及问题案例的学习等。 1 . 1 案例的定义及表示 CBR的基本组成为案例和案例推理。 案例是对研究领域中某个特定的具体事件以及 与事件相关的环境、 状态特征、 事件结果以及特别情 节的记录和描述。案例的内容是具体化 在某种程 序上 、 特殊化的知识。由于 CBR中的推理不是基 于规则链演绎出结论的过程, 而是通过联想、 类比等 方法, 将过去问题的经验 包括结果和解答过程 被 直接或经过某种修正后应用于问题的求解。 1 .2 案例推理模型 图 1是 CBR的推理求解过程。 提出问题, 输 入用户的当前问题; ∀ 案例检索, 当前问题和案例库 中的案例的特征相似匹配。从案例库中提取相似实 例。相似案例应满足 2个条件, 即候选案例应当是 在现有的案例集合当中用某种相似性度量关系确定 的与当前问题最相似的案例; 候选案例与当前问题 之间的这种相似性关系应达到一定的水平或程度; 案例评价, 基于相似程度知识对相似案例进行评 价; ∃ 案例修正, 经过搜索得到的候选案例往往与当 前问题之间在某些性质或属性特征上有着差异。这 样就不能把候选案例中的解决方法或结果直接用于 对当前问题的求解。在这种情况下, 可以用参考候 选案例, 通过综合其它相关信息, 生成对当前问题的 一个建议性解决方法或答案; 或者是在某些方面对 候选案例进行一定的修正、 调整。使其能更加符合 当前问题的性质和条件, 在此基础上最终寻找出当 前问题的解决方法。 19第 4期 田水承 魏 权 基于 CBR在煤矿瓦斯爆炸预警应用探讨 图 1 基于案理推理过程图 2 瓦斯爆炸预警系统的结构与组成 预警系统由知识发现子系统和案例推理子系统 两部分组成。知识发现子系统对数据进行分析和挖 掘, 使原始数据能表达成知识的形式, 存储在知识库 中。知识库一方面表达成案例库, 另一方面作为预 警知识系统, 为用户提供有关瓦斯爆炸的信息。 案例推理子系统完成案例推理过程。根据以往 瓦斯爆炸状况和危机发生结果, 对问题案例是否会 发生危机提供可能解。原型系统的结构如图 2 。 图 2 原型系统结构框图 所设计的软件原型系统如瓦斯爆炸预警系统, 主要由系统维护模块、 案例管理、 案例推理、 知识维 护等功能模块组成。 CBR用于瓦斯爆炸预警, 无论在国内还是国外 都没有报道, 该项研究尚处于初级阶段, 在加上煤矿 系统的复杂性, 设计的难度非常大, 有很大的挑战 性。其中最首要的问题是建立大量的瓦斯爆炸, 其 次是建立尽可能完备的知识库, 存储瓦斯爆炸预警 所用的知识和信息。为了建立基于案例的瓦斯爆炸 预警系统, 必须解决 瓦斯爆炸案例的搜集、 整理和 分类; 瓦斯爆炸案例的表达; 案例库的组织、 建立和 维护; 案例检索与匹配算法; 案例调整学习策略等。 3 瓦斯爆炸预警系统中的关键技术 3 . 1 瓦斯爆炸预警案例的表示 将问题表达成案例的形式是案例推理的第一 步, 称为案例的知识表示。案例是知识表示的一种 模式, 是将专家的知识与经验用描述案例的数据结 构和众多的案例表示出来, 它并不是一种新的知识 表示方法, 而是在以往各种表示方法 如逻辑、 产生 式、 语义网、 框架、 面向对象等 上的一级抽象, 其实 现方法也应基于现有的各种知识表示方法。 该文采用了框架的知识表示方法来表示瓦斯爆 炸案例。因为框架的知识表示方法适合于将瓦斯爆 炸的指标情况、 行为知识、 专家经验等有机地结合在 一起, 其形式化描述如表 1所示。 表 1 瓦斯爆炸案理框架 案理编号 框架名. 瓦斯爆炸案例名称 槽 1. 国家信息描述 侧面 1 . 煤矿名 侧面 2 . 瓦斯爆炸发生时间 侧面 3 . 问题描述 槽 2. 瓦斯爆炸特征描述 侧面 1 . 事故特征 1指标 1,侧面值 1 , 权重 1; 指标 2, 侧面值 2 . 权重 2 ; 侧面 2 . 事故特征 2指标 1,侧面值 1 , 权重 1; 指标 2, 侧面值 2 , 权重 2 ; 侧面 n. 事故特征特征 n指标 1, 侧面值 1 , 权重 1 ; 指标 2, 侧面值 2, 权重 2; 槽 3. 结果集 侧面 1 . 瓦斯爆炸在一定时间内发生 槽 4. 相关知识 侧面 L. 瓦斯爆炸产生的原因 侧面 2 . 瓦斯爆炸产生的过程 侧面 3 . 瓦斯爆炸产生后的对策 结合关系数据库技术, 将所搜集的瓦斯爆炸案 例根据以上的描述方法存放在一系列相互关联的数 据表中。采用关系数据库技术之后, 可方便地建立 案例索引, 便于案例推理机沿瓦斯爆炸的诱因关系 在案例索引中搜索案例框架, 按搜索到的索引到相 应的数据库表记录中搜索案例。对于基于案例推理 的瓦斯爆炸预警系统, 由于其具有自学习能力, 案例 库将会越来越大, 可能会有成千上万条, 采用关系数 据库技术来管理案例库。 20陕 西 煤 炭 2008年 3 . 2 案例检索方法与技术研究 CBR推理机的主要工作, 就是检索 并行检索策略就是同时检索 多个案例, 返回一个相似程度最高的案例。目前在 CBR系统中应用的检索方法主要有 3种。 最近相邻法 NearestNeighbor Algorith m 该方 法适合于为数值型的案例和案例库中案例较少的情 况。单独使用这一方法的最大问题是不可能得到覆 盖全局特征的权值集, 且许多问题的特征权重是相 互依赖的, 在多数情况下难以准确检索到案例。 归纳法 Induction 归纳法能自动客观、 严格 地分析案例, 确定能区别这些案例的最佳特征。该 方法适合于案例特征相互独立或推理结果只是案例 中的某一特征的情况。 知识导引法 Know ledge- Guided Indexing 通 常采用一套规则进行索引控制, 根据已知的知识来 决定案例中哪些特征在进行案例的检索时是最重要 的, 并根据这些特征来组织和检索, 使案例的组织与 检索具有一定的动态性。但对大型系统的建设而 言, 建立完备的基于知识的检索是很困难的。 选择何种案例推理策略是 CBR推理过程中最 为重要的部分。推理策略不同, 得到新问题的解也 不同。在检索方法中, 最近相邻法是应用最为广泛 的方法 图 3。 图 3 最近相邻法的工作流程 3 . 3 案例学习 案例推理的学习分为成功和失败学习两种。 成功学习包含两层意思 一是推理成功; 二是案 例库学习, 即案例库中新案例的增加。 失败学习也包含两层意思 一是推理不成功; 二 是案例库的学习。类似地, 推理不成功是指 问题案 例不能在相似案例中找到合适的解, 或者说, 旧案例 的解不适合作问题案例的解决方案; 案例库的学习 是指 如果领域专家能给出问生案例的解, 则问题案 例作为新案例人库; 否则问题案例不人库。 4 结论 瓦斯爆炸预警是近年来煤矿安全生产事故中一 个较为前沿和令人关注的问题, 基于案例推理是人 工智能领域较新的一种推理方法, 适用于问题半结 构化和经验丰富的领域, 将基于案例推理运用到瓦 斯爆炸预警领域, 避免了传统的预警方法解决非线 性问题的局限性, 为瓦斯爆炸预警提供了新的思路 和有益的探索。 参考文献 [ 1] 卢 平. 煤矿瓦斯灾害事故频发的原因及其对策分 析中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室 [ J] . 安全, 2005, 3. [ 2]BarleLLa B.An.InlroducLion To Case - Based Reasoning[ J]A IExpert , 1991, 8 58- 66. [ 3] 袁小红, 王 钰. 基于事例的推理 综述和分析 [ J]. 模式识别与人下智能, 1995,12 19- 31. [ 4]Kyung 一ahik Shin,Ingoo Han。 Case 一 Based Reasoning Supported by Genetic A lgorithms for cor porate Bond Rating[ J]. Expert Svsle m w ish Appli cations , 1999, 16 85- 95. [ 5] W atson I .Case based reasoninn is a olony not a technolony [ J] . Kno w ledne Based Systems , 1999 , 12 303- 308. Application of early woarning of gas explosion in coalm ine based on CBR TIAN Shui cheng , WEIQuan X i anUniversity of Science and Technology , X i an 710054, China Abstract Based on the study of tradition andmodel forecasting gas explosion,the article proposed early forecasting gas explo sion idea using case deduction ,gave the prototype ofgas explosion warning system of case deduction and studied the key tech nologies, such as case kno w ledge expression,case retri and case study . K ey words case deduction; CRB; gas explosion; warning system; application 21第 4期 田水承 魏 权 基于 CBR在煤矿瓦斯爆炸预警应用探讨