Establishment and Application of Mine Ventilation System Evaluation Model Based on RS and FNN

机译：基于RS和FNN的矿井通风系统评价模型的建立与应用

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The broad masses of coal mining enterprises have been very concerned about how to effectively evaluate safety and reliability of mine ventilation system. Domestic and international scholars in this regard have also carried out a substantial amount of research and made a variety of different types of eva|uafion methods, but because there are many fuzzy factors that affect the safety and reliability of mine ventilation system, it is very difficuit to evaluate the ventilation system accurately while using traditional methods. In view of this, this paper established an evaluation system based on rough sets and fuzzy neural network theory, it can not only complete a multi-level and multi-factor evaluation system also have self-learning capabilities, the verification of the evaluation model shows that the model has a high accuracy, and the total error is only 0.037, so that the model can be applied to the safety evaluation at the scene.

机译：广大煤矿企业非常关注如何有效评价矿井通风系统的安全性和可靠性。国内外学者在这方面也进行了大量研究，并做出了各种不同类型的评估方法，但是由于影响煤矿通风系统安全性和可靠性的模糊因素很多，因此非常有必要。使用传统方法难以准确评估通风系统。有鉴于此，本文建立了基于粗糙集和模糊神经网络理论的评估系统，它不仅可以完成一个多层次，多因素的评估系统，而且还具有自学习能力，评估模型的验证表明该模型精度高，总误差仅为0.037，可用于现场安全评估。

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来源
《The 2008 International Symposium on Safety Science and Technology(2008年安全科学技术国际会议)论文集》|2008年|1446-1450|共5页
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作者
ZHU Chuanjie; LIN Baiquan; ZHANG Zhiyu; LI Wenxia; SUN Xin;
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关键词
mine ventilation system; evaluation; RS; FNN;

机译：矿井通风系统;评估; RS; FNN;

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