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地下采矿方法合理识别的人工神经网络模型 被引量:17

Artificial Neural Net Model for Reasonable Recognition of Underground Mining Methods
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摘要 本文应用人工神经元网络系统理论,从多年矿山工程实践积累的大量工程实例入手,通过自学习和非线性动态处理建立各种影响因素与采矿方法之间的非线性映射.利用这个非线性映射自适应地进行模式匹配,识别出与该矿矿床地质特征相适应的采矿方法。 Abstract Applying the theory of artificial neural net system and proceeding from the large number of project examples accumulated in the many years' mine engineering practice,the author has established the non -linear reflection between various effecting factors and the mining methods by self-learning and non linear dynamic processing. The non-linear reflection is used to do,through self-adapting,the pattern matching and recognition of the mining method adaptable to the geological characteristics of the ore deposit of the specific mines.
作者 冯夏庭
机构地区 东北大学
出处 《金属矿山》 CAS 北大核心 1994年第3期7-11,共5页 Metal Mine
基金 国家教委博士点基金
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引证文献17

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