Mine workers threshold shift estimation via optimization algorithms for deep recurrent neural networks

Milka C.I. Madahana; John E.D. Ekoru; Thabang L. Mashinini; Otis T.C. Nyandoro

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Mine workers threshold shift estimation via optimization algorithms for deep recurrent neural networks

机译：通过深度递归神经网络优化算法的矿工阈值偏移估计

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The application of deep learning techniques to estimate mine workers threshold shift is investigated. The Recurrent neural networks is used to estimate the hearing threshold shift of mining employees. A critical analysis of the different optimization methods is performed. The Adaptive Sub-gradient Method optimization is preferred over the other methods due to its fast rate of convergence. The recurrent neural network predicts the threshold shift with an accuracy of 95%. The obtained results can used in the development of an early intervention and monitoring system for the mines. The future performance of the model can be improved by including more inputs to the system.

机译：研究了深度学习技术在估计矿工阈值偏移中的应用。循环神经网络用于估计采矿员工的听力阈值变化。对不同的优化方法进行了严格的分析。自适应次梯度方法优化由于其收敛速度快而优于其他方法。循环神经网络以95％的准确度预测阈值偏移。获得的结果可用于开发矿井的早期干预和监测系统。通过向系统添加更多输入，可以提高模型的未来性能。

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来源
《IFAC PapersOnLine》 |2019年第14期|共6页
作者
Milka C.I. Madahana; John E.D. Ekoru; Thabang L. Mashinini; Otis T.C. Nyandoro;
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作者单位

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原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词
ArtificialNeural networksOccupational noiseThreshold shiftOptimisation;

机译：人工神经网络职业噪声阈值漂移优化;

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