人工智能神经网络在煤矿瓦斯重大危险源评价中的定量分析

杨威; 安明燕; 王秋菊

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人工智能神经网络在煤矿瓦斯重大危险源评价中的定量分析

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为解决传统经验法评价煤矿重大危险源中人为因素影响和量化难的难题,引入人工智能神经网络,大大减少人为因素影响,使定量分析成为可能.通过分类调查现实煤矿安全状况,采用Delphi法和专家打分法确定网络训练初始数据,得到各指标的网络参数,将被评价煤矿的评价指标输入训练好的网络经过对比运算就可得到煤矿的安全评价值,确定煤矿等级.

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来源
《露天采矿技术》 |2007年第5期|57-59|共3页
作者
杨威; 安明燕; 王秋菊;
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作者单位

中国矿业大学能源与安全工程学院,江苏,徐州,221116;

中国矿业大学能源与安全工程学院,江苏,徐州,221116;

中国矿业大学能源与安全工程学院,江苏,徐州,221116;

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正文语种 chi
中图分类矿山安全监测系统;
关键词
神经网络; 瓦斯; 安全评价; 定量分析;

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