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基于多模态数据混合融合的智慧矿山关键数据优化 被引量：1
1
作者 钟畏丹 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第S2期82-85,共4页
当前智慧矿山建设面临矿山数据来源多样、结构复杂、形态多变、共享机制缺乏的问题,将矿山关键数据优化融合,对矿山数据存储、分析和标准统一有重要意义。研究了多模态数据融合常用的方法,明确了基础类、生产类、安全类、管理类4大类智... 当前智慧矿山建设面临矿山数据来源多样、结构复杂、形态多变、共享机制缺乏的问题,将矿山关键数据优化融合,对矿山数据存储、分析和标准统一有重要意义。研究了多模态数据融合常用的方法,明确了基础类、生产类、安全类、管理类4大类智慧矿山关键数据的类型,分析了数据融合优化方法。以瓦斯情况预警为实验对象,通过数据优化实现瓦斯数据的提取和高精度瓦斯预警,利用多模态数据混合融合方法提取瓦斯数据关联性;设计基于模糊神经网络的瓦斯预警数据融合模型;进行数据融合仿真实验。理论分析和实验结果表明基于模糊神经网络与多模态的数据混合融合方法能够较好的应用在瓦斯安全管理中。 展开更多
关键词 智慧矿山 多模态数据混合融合 数据优化 模糊神经网络
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