Advanced pattern recognition based on neural network applied in coal structure

机译：基于神经网络的高级模式识别在煤结构中的应用

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The coal and gas outburst disasters could be forecasted in time by recognizing the coal structure types. In order to classify the coal structure, an advanced pattern recognition that combined ultrasonic reflection with BP neural network was put forward. The patterns were sorted and recognised based on a reasonable consideration of ultrasonic speed, ultrasonic attenuation coefficient, characteristics of ultrasonic transmitting, ruggedness coefficient and other parameters relating to types of coal structure. Results demonstrate that the advanced coal structure pattern classification can distinguish coal structure types effectively. It is significant for the advanced coal structure pattern classification to forecast disaster of coal and gas outburst.

机译：通过识别煤的结构类型，可以及时预测煤与瓦斯突出灾害。为了对煤的结构进行分类，提出了一种将超声波反射与BP神经网络相结合的高级模式识别方法。在合理考虑超声速度，超声衰减系数，超声传输特性，坚固性系数以及与煤结构类型有关的其他参数的基础上，对模式进行了分类和识别。结果表明，先进的煤结构模式分类方法可以有效地区分煤结构类型。预测煤与瓦斯突出灾害对先进的煤结构模式分类具有重要意义。

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来源
《Chinese Control and Decision Conference》|2017年|4345-4349|共5页
会议地点
作者
Fengying Ma; Chengcai Fu;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Coal; Acoustics; Attenuation; Neural networks; Pattern recognition; Reflection; Mathematical model;

机译：煤;声学;衰减;神经网络;模式识别;反射;数学模型;

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