选煤技术
選煤技術
선매기술
COAL PREPARATION TECHNOLOGY
2008年
1期
48-51
,共4页
煤种%聚类分析%人工神经网络
煤種%聚類分析%人工神經網絡
매충%취류분석%인공신경망락
为对煤样所属煤种进行快速分类,测量了76个不同煤种样品的发热量、灰分、挥发分、硫分四项参数.基于Matlab7.1中的人工神经网络工具,以自编程序设计BP神经网络模型,并应用该模型分析了煤样的所测参数,预测了实验煤样所属煤种.结果表明:模型精度较高,适用于煤种的快速分类.
為對煤樣所屬煤種進行快速分類,測量瞭76箇不同煤種樣品的髮熱量、灰分、揮髮分、硫分四項參數.基于Matlab7.1中的人工神經網絡工具,以自編程序設計BP神經網絡模型,併應用該模型分析瞭煤樣的所測參數,預測瞭實驗煤樣所屬煤種.結果錶明:模型精度較高,適用于煤種的快速分類.
위대매양소속매충진행쾌속분류,측량료76개불동매충양품적발열량、회분、휘발분、류분사항삼수.기우Matlab7.1중적인공신경망락공구,이자편정서설계BP신경망락모형,병응용해모형분석료매양적소측삼수,예측료실험매양소속매충.결과표명:모형정도교고,괄용우매충적쾌속분류.
