露天采矿技术
露天採礦技術
로천채광기술
OPENCAST COAL MINING TECHNOLOGY
2007年
5期
57-59
,共3页
神经网络%瓦斯%安全评价%定量分析
神經網絡%瓦斯%安全評價%定量分析
신경망락%와사%안전평개%정량분석
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.
為解決傳統經驗法評價煤礦重大危險源中人為因素影響和量化難的難題,引入人工智能神經網絡,大大減少人為因素影響,使定量分析成為可能.通過分類調查現實煤礦安全狀況,採用Delphi法和專傢打分法確定網絡訓練初始數據,得到各指標的網絡參數,將被評價煤礦的評價指標輸入訓練好的網絡經過對比運算就可得到煤礦的安全評價值,確定煤礦等級.
위해결전통경험법평개매광중대위험원중인위인소영향화양화난적난제,인입인공지능신경망락,대대감소인위인소영향,사정량분석성위가능.통과분류조사현실매광안전상황,채용Delphi법화전가타분법학정망락훈련초시수거,득도각지표적망락삼수,장피평개매광적평개지표수입훈련호적망락경과대비운산취가득도매광적안전평개치,학정매광등급.