1.基於分類器的方法
分類器是指從現有數據中學習，然後使用這些知識對新數據進行分類的算法。在煤礦開采中，基於分類器的方法可以對井下環境、設備狀態和人員行為進行分析和分類，從而為生產管理提供參考。
2.基於關聯規則的方法
關聯規則是指在大規模數據集上發現項目間有趣關系的方法。在煤礦開采中，基於關聯規則的方法可以用來分析采掘工作各項指標的相關性，從而優化生產過程和效率。
3.基於聚類的方法
聚類是指將數據集中相似的對象分組的方法。在煤礦開采中，基於聚類的方法可以對井下環境、作業過程和設備狀態進行分析和分類，從而為安全生產提供保障。
4.神經網絡分析方法
神經網絡是模擬人腦高級智能行為的復雜系統，具有適應性和智能性的特點。在煤礦開采中，利用神經網絡分析方法對設備狀態和礦井結構進行模擬和預測，以減少生產事故的發生。
5.相關解決方案
除上述方法外，還可以將數據挖掘、人工智能等現代信息技術與傳統煤炭技術相結合，開發出壹批配套解決方案，如煤礦安全智能監控系統、數字化管理系統等。
6.補充說明:
在實際的煤炭開采過程中，多領域耦合的信息挖掘手段和數據處理技術的研究和應用非常廣泛。它們不僅能為煤炭企業提供準確、快速的管理決策支持，還能提高生產效率和質量，降低生產成本和風險，為促進煤炭行業的可持續發展做出積極貢獻。