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基于人工神经网络薄煤层采煤方法优选专家系统研究
被引量：
2
1
作者
吕文玉
李维明
李维红
《中国矿业》
北大核心
2012年第4期60-63,共4页
薄煤层安全高效开采是我国煤炭开采迫切需要解决的问题,而优选薄煤层采煤方法更显的尤为重要,薄煤层采煤方法的选择不仅受到地质条件的限制,而且还受到煤矿的设备水平和人为因素的影响。本文针对薄煤层采煤的特点,建立了薄煤层采煤方法...
薄煤层安全高效开采是我国煤炭开采迫切需要解决的问题,而优选薄煤层采煤方法更显的尤为重要,薄煤层采煤方法的选择不仅受到地质条件的限制,而且还受到煤矿的设备水平和人为因素的影响。本文针对薄煤层采煤的特点,建立了薄煤层采煤方法选择人工神经网络专家系统,本系统中利用神经网络的改进算法"自适应学习法"训练网络,最终预测出采煤方法和工作面技术经济指标(工作面单产以及工效)。
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关键词
薄煤层
神经网络
专家系统
采煤方法
自适应学习法
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题名
基于人工神经网络薄煤层采煤方法优选专家系统研究
被引量：
2
1
作者
吕文玉
李维明
李维红
机构
西安科技
大学
能源学院
四川省煤炭产业集团有限责任公司技术中心
清华大学经济学研究所博士后流动站
中国矿业
大学
(北京)文法学院
出处
《中国矿业》
北大核心
2012年第4期60-63,共4页
文摘
薄煤层安全高效开采是我国煤炭开采迫切需要解决的问题,而优选薄煤层采煤方法更显的尤为重要,薄煤层采煤方法的选择不仅受到地质条件的限制,而且还受到煤矿的设备水平和人为因素的影响。本文针对薄煤层采煤的特点,建立了薄煤层采煤方法选择人工神经网络专家系统,本系统中利用神经网络的改进算法"自适应学习法"训练网络,最终预测出采煤方法和工作面技术经济指标(工作面单产以及工效)。
关键词
薄煤层
神经网络
专家系统
采煤方法
自适应学习法
Keywords
thin coal seam
neural network
expert system
mining method
self-adaptation algorithm
分类号
TD263.42 [矿业工程—矿井建设]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于人工神经网络薄煤层采煤方法优选专家系统研究
吕文玉
李维明
李维红
《中国矿业》
北大核心
2012
2
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