中南大学学报（自然科学版）
中南大學學報（自然科學版）
중남대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CENTRAL SOUTH UNIVERSITY
2011年
10期
3189-3194
,共6页
粗糙集%BP神经网络%数据挖掘%MATLAB软件%围岩稳定性判别
粗糙集%BP神經網絡%數據挖掘%MATLAB軟件%圍巖穩定性判彆
조조집%BP신경망락%수거알굴%MATLAB연건%위암은정성판별
将神经网络与数据挖掘的知识相结合,提出粗糙集-BP神经网络组合方法,并将其应用于围岩稳定性判别.首先,基于山东兖州矿区煤巷信息数据库,建立回采巷道围岩稳定性知识表达系统,对数据进行离散化处理；其次,针对传统BP神经网络收敛速度慢、容错性差、结果不唯一的缺点,采用MATLAB软件开发的粗糙集数据分析程序,对生成的决策表进行挖掘分析,通过挖掘的决策知识引导训练样本的选取和神经网络的建立；最后,在煤巷围岩稳定性判别中予以应用.研究结果表明:BP神经网络克服了传统BP神经网络的缺点,具有容错性好、训练速度快、全局逼近性好、精度高等优点,此方法能较好地用于解决巷道围岩稳定性判别问题.
將神經網絡與數據挖掘的知識相結閤,提齣粗糙集-BP神經網絡組閤方法,併將其應用于圍巖穩定性判彆.首先,基于山東兗州礦區煤巷信息數據庫,建立迴採巷道圍巖穩定性知識錶達繫統,對數據進行離散化處理；其次,針對傳統BP神經網絡收斂速度慢、容錯性差、結果不唯一的缺點,採用MATLAB軟件開髮的粗糙集數據分析程序,對生成的決策錶進行挖掘分析,通過挖掘的決策知識引導訓練樣本的選取和神經網絡的建立；最後,在煤巷圍巖穩定性判彆中予以應用.研究結果錶明:BP神經網絡剋服瞭傳統BP神經網絡的缺點,具有容錯性好、訓練速度快、全跼逼近性好、精度高等優點,此方法能較好地用于解決巷道圍巖穩定性判彆問題.
장신경망락여수거알굴적지식상결합,제출조조집-BP신경망락조합방법,병장기응용우위암은정성판별.수선,기우산동연주광구매항신식수거고,건립회채항도위암은정성지식표체계통,대수거진행리산화처리；기차,침대전통BP신경망락수렴속도만、용착성차、결과불유일적결점,채용MATLAB연건개발적조조집수거분석정서,대생성적결책표진행알굴분석,통과알굴적결책지식인도훈련양본적선취화신경망락적건립；최후,재매항위암은정성판별중여이응용.연구결과표명:BP신경망락극복료전통BP신경망락적결점,구유용착성호、훈련속도쾌、전국핍근성호、정도고등우점,차방법능교호지용우해결항도위암은정성판별문제.
