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神经网络与主元分析在采矿工程中的应用
被引量:
9
1
作者
李云
刘霁
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期140-146,共7页
高质量的网络模型要求输入因素或输出因素之间尽可能不相关,以达到精度较高的预测模型的目的。建立了主成分分析法与神经网络结合的采矿方法优选模型,对神经网络的输入数据进行主成分分析。研究结果表明:该方法弥补了以往利用BP网络进...
高质量的网络模型要求输入因素或输出因素之间尽可能不相关,以达到精度较高的预测模型的目的。建立了主成分分析法与神经网络结合的采矿方法优选模型,对神经网络的输入数据进行主成分分析。研究结果表明:该方法弥补了以往利用BP网络进行采矿方法优选过程中,由于输入数据相关使得输出数据精度下降的缺陷,使输入数据不相关,且减少了输入数据,消除了由于BP网络输入数据太多而影响数据处理速度的弊端,可使预测精度大大提高。
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关键词
主成分分析法
BP神经网络
采矿方法优选模型
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职称材料
题名
神经网络与主元分析在采矿工程中的应用
被引量:
9
1
作者
李云
刘霁
机构
湖南城市学院土木工程学院
中南大学资源与安全工程学院
出处
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期140-146,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(50774092)
文摘
高质量的网络模型要求输入因素或输出因素之间尽可能不相关,以达到精度较高的预测模型的目的。建立了主成分分析法与神经网络结合的采矿方法优选模型,对神经网络的输入数据进行主成分分析。研究结果表明:该方法弥补了以往利用BP网络进行采矿方法优选过程中,由于输入数据相关使得输出数据精度下降的缺陷,使输入数据不相关,且减少了输入数据,消除了由于BP网络输入数据太多而影响数据处理速度的弊端,可使预测精度大大提高。
关键词
主成分分析法
BP神经网络
采矿方法优选模型
Keywords
principal components analysis
BP-neural networks
optimal selection model of mining methods
分类号
TD854 [矿业工程—金属矿开采]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
神经网络与主元分析在采矿工程中的应用
李云
刘霁
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010
9
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