基于深度神经网络的煤矿突水水源判别分析

曹超凡

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基于深度神经网络的煤矿突水水源判别分析

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通过研究已有突水水源判别方法,发现其存在收敛速度慢和目标函数存在局部极小点的问题,导致判别准确率较低.为了提高突水水源判别的准确率,文章提出使用深度神经网络判别煤矿突水水源,选择突水水化学数据、矿化度、总硬度、碳酸硬度、非碳酸硬度、负硬度、总碱度和总酸度等指标属性作为判别因子,建立水源判别模型.通过对比实验,结果表明,DNN模型可以有效提高突水水源识别的准确率.

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来源
《无线互联科技》 |2017年第6期|137-140|共4页
作者
曹超凡;
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作者单位

西安建筑科技大学,陕西西安 710055;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
煤矿突水; 水源判别; DNN;

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