一种融合模糊可信度加权与贝叶斯推理的井下安全等级智能评估响应方法及系统

本发明公开了一种融合模糊可信度加权与贝叶斯推理的井下安全等级智能评估响应方法及系统，涉及井下安全监测技术领域。该方法通过部署多源异构传感器采集数据，经模糊隶属函数归一化得模糊隶属度矩阵，结合时序稳定性、空间邻域一致性和节点长期健康权重构建可信度因子矩阵，加权融合二者得融合指标向量，输入融合可信节点的贝叶斯网络推理得安全等级后验概率分布，并触发联动响应。该系统对应包含实现上述步骤的若干模块。本发明实现了对井下多源传感器数据质量的动态评估与可信度量化，构建了一种将数据源可信度深度融入其推理结构的智能评估机制，从而提升风险评估鲁棒性与准确性，实现从评估到响应的闭环管理，保障井下安全。