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基于ART-2人工神经网络算法的煤矿应急管理能力综合评价模型研究
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作者 张玉华 丁立培 王宇 《中国矿业》 2025年第8期145-151,共7页
在评价煤矿应急管理能力时,为指标分配权重的过程易产生数据缺失值,导致指标计算精度较差,影响了评价结果的准确性。为此,构建基于ART-2人工神经网络算法的煤矿应急管理能力综合评价模型,以提升评价的客观性与准确性。首先,依据煤矿应... 在评价煤矿应急管理能力时,为指标分配权重的过程易产生数据缺失值,导致指标计算精度较差,影响了评价结果的准确性。为此,构建基于ART-2人工神经网络算法的煤矿应急管理能力综合评价模型,以提升评价的客观性与准确性。首先,依据煤矿应急管理体系结构,对打分数值进行规范化处理,将其转化为类别样本矢量集,为后续利用ART-2人工神经网络算法进行指标筛选提供标准化的数据输入。其次,运用ART-2人工神经网络算法对煤矿管理能力指标进行筛选。再次,组合网络层级中的元素,构建评价指标间相互影响的未加权矩阵。该矩阵全面反映了各评价指标之间的关联关系,为后续的权重分配提供依据。在目标层神经元节点处设置警戒数值,通过ART-2人工神经网络对未加权矩阵进行训练和优化。在此过程中,算法能够自动调整和修正指标权重,降低权重分配的主观性和模糊性。最后,根据修正后的权值,重新对各层神经元节点处的指标评分进行计算,得出最终的评价结果。研究结论表明,基于ART-2人工神经网络算法的煤矿应急管理能力评价模型,在解决传统评价方法中权重分配主观性强、数据易缺失等问题上具有显著优势,能够为煤矿应急管理决策提供更科学、合理的依据,有助于煤矿企业更好地评估和提升应急管理能力,从而保障煤矿的安全生产。 展开更多
关键词 ART-2人工神经网络 煤矿应急管理能力 类别样本矢量集 网络层级 警戒数值
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