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粗糙集-BP神经网络组合方法及其应用
被引量：
10
1
作者
姜安龙
戚玉亮
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第10期3189-3194,共6页
将神经网络与数据挖掘的知识相结合,提出粗糙集-BP神经网络组合方法,并将其应用于围岩稳定性判别。首先,基于山东兖州矿区煤巷信息数据库,建立回采巷道围岩稳定性知识表达系统,对数据进行离散化处理;其次,针对传统BP神经网络收敛速度慢...
将神经网络与数据挖掘的知识相结合,提出粗糙集-BP神经网络组合方法,并将其应用于围岩稳定性判别。首先,基于山东兖州矿区煤巷信息数据库,建立回采巷道围岩稳定性知识表达系统,对数据进行离散化处理;其次,针对传统BP神经网络收敛速度慢、容错性差、结果不唯一的缺点,采用MATLAB软件开发的粗糙集数据分析程序,对生成的决策表进行挖掘分析,通过挖掘的决策知识引导训练样本的选取和神经网络的建立;最后,在煤巷围岩稳定性判别中予以应用。研究结果表明:BP神经网络克服了传统BP神经网络的缺点,具有容错性好、训练速度快、全局逼近性好、精度高等优点,此方法能较好地用于解决巷道围岩稳定性判别问题。
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关键词
粗糙集
BP神经网络
数据挖掘
MATLAB软件
围岩稳定性判别
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职称材料
题名
粗糙集-BP神经网络组合方法及其应用
被引量：
10
1
作者
姜安龙
戚玉亮
机构
南昌航空大学土木建筑学院
同济大学地下建筑与工程系
上海交通大学土木工程系
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第10期3189-3194,共6页
基金
江西省教育厅科研基金资助项目(GJJ09493)
南昌航空大学博士启动基金资助项目(EA200911023)
南昌航空大学科技创新团队项目(EB200911299)
文摘
将神经网络与数据挖掘的知识相结合,提出粗糙集-BP神经网络组合方法,并将其应用于围岩稳定性判别。首先,基于山东兖州矿区煤巷信息数据库,建立回采巷道围岩稳定性知识表达系统,对数据进行离散化处理;其次,针对传统BP神经网络收敛速度慢、容错性差、结果不唯一的缺点,采用MATLAB软件开发的粗糙集数据分析程序,对生成的决策表进行挖掘分析,通过挖掘的决策知识引导训练样本的选取和神经网络的建立;最后,在煤巷围岩稳定性判别中予以应用。研究结果表明:BP神经网络克服了传统BP神经网络的缺点,具有容错性好、训练速度快、全局逼近性好、精度高等优点,此方法能较好地用于解决巷道围岩稳定性判别问题。
关键词
粗糙集
BP神经网络
数据挖掘
MATLAB软件
围岩稳定性判别
Keywords
rough sets
BP neural network
data mining
MATLAB software
identification of surrounding rock stability
分类号
TD31 [矿业工程—矿井建设]
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出处
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被引量
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1
粗糙集-BP神经网络组合方法及其应用
姜安龙
戚玉亮
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
10
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