刘学
- 作品数：3 被引量：25H指数：2
- 供职机构：黑龙江科技学院经济管理学院更多>>
- 发文基金：黑龙江省博士后基金黑龙江省研究生创新科研项目更多>>
- 相关领域：经济管理矿业工程更多>>
- 基于不确定性理论的煤炭城市可持续发展评价模型被引量：1
- 2012年
- 为正确评价煤炭城市在工业化进程中的可持续发展状况,避免造成此类城市"矿竭城衰"的局面,考虑到煤炭城市可持续发展评价中存在较多不确定性因素,以及评价指标众多不易挖掘潜藏规则的问题,本文将云模型、粗集以及熵权理论三者有机结合,建立评价模型,对我国25个主要煤炭城市的可持续状况进行合理评价。首先,在综合考虑影响煤炭城市可持续发展各因素的基础上构建了指标体系并利用云变换对初始数据进行离散化,然后通过属性约简对指标体系进行简化,接着根据简化后的指标体系运用熵权法获取指标权重,最终利用X-条件云发生器确定了各煤炭城市的可持续发展等级,为进一步提高煤炭城市的可持续发展水平提供了一定的依据。
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- 关键词：煤炭城市可持续发展云模型粗集熵权
- 基于云模型与熵权的煤炭城市可持续发展评价被引量：3
- 2012年
- 为正确评价煤炭城市在工业化进程中的可持续发展状况,避免造成此类城市"矿竭城衰"的局面,针对目前煤炭城市可持续发展评价中所采用的AHP、模糊综合评判、灰色关联分析等方法忽略或部分忽略评价中的不确定性因素,导致模糊指标精确化、随机指标缺省化、指标权重主观化等现象,本文以黑龙江省四大煤炭城市为例,利用基于云模型和熵权的评价模型对其可持续发展程度进行合理评价,最终确定出四煤炭城市的可持续发展等级,为进一步提高煤炭城市的可持续发展水平提供一定的依据。
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- 关键词：煤炭城市可持续发展云模型熵权
- 基于G-K评价与粗糙集的煤与瓦斯突出分类分析被引量：21
- 2011年
- 采用G-K评价方法,依据煤矿生产过程中煤与瓦斯突出事故发生的可能性、人员暴露于危险环境中的频繁程度及发生事故可能造成的后果3个指标,确定了矿井煤与瓦斯突出分类等级划分标准。基于粗糙集理论,以指标集为基础,建立了煤与瓦斯突出分类的知识表达系统,提出了决策表中知识约简、规则提取原则。以典型煤矿煤与瓦斯突出实际数据为例,通过粗糙集决策规则的数据处理过程,得出在影响煤与瓦斯突出分类的9种因素之中,主导因素为3项,其排序为最大开采深度、最大突出强度和最大瓦斯压力。在实际分类中,不应该只考虑其中一个因素,而要综合考虑9种因素,从而有效地控制煤与瓦斯突出。
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- 关键词：粗糙集煤与瓦斯突出决策表
