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题名基于模糊神经网络的深井底板突水判别研究
被引量：15
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作者
张文泉
孙明
安伟
马衍飞
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机构
山东科技大学资源与环境工程学院
教育部"灾害预测与控制"重点实验室
滕州东大煤矿
淮南李嘴孜煤矿
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第12期61-65,共5页
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基金
国家自然科学基金资助(50874070)
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文摘
通过分析深井底板突水因素的影响作用,建立各影响因素的层次分析结构模型,运用层次分析法计算各影响因素的权重并进行排序,进而选出深井底板突水的主控因素。在该基础上,建立隶属度和隶属函数实现各因素的归一,构建基于模糊神经网络的深井底板突水判别模型,选择合适的网络结构参数以改善神经网络的缺点,并选取样本训练网络,以现场实例为验证样本,以突水等级作为输出结果,该判别表明基本符合工程实践。
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关键词
深井底板突水
层次分析法(AHP)
隶属函数
模糊神经网络(FNN)
判别
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Keywords
water bursting from deep-well floor
analytic hierarchy process（AHP）
membership function
fuzzy neural network（FNN）
distinguish
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分类号
X936
[环境科学与工程—安全科学]
TP745.21
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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