现代矿业
現代礦業
현대광업
MODERN MINING
2013年
7期
14-17
,共4页
岩体质量分级%神经网络%模式分类%比较
巖體質量分級%神經網絡%模式分類%比較
암체질량분급%신경망락%모식분류%비교
在使用统一的学习和测试数据的基础上,通过在MATLAB人工神经网络工具箱中进行模拟计算,比较了BP神经网络、概率神经网络、学习矢量量化神经网络和Elman神经网络在模式分类方面的异同和优劣,分析了这4种神经网络的适用条件,为人工神经网络方法在岩体质量分级中的应用提供了有益的借鉴和参考.
在使用統一的學習和測試數據的基礎上,通過在MATLAB人工神經網絡工具箱中進行模擬計算,比較瞭BP神經網絡、概率神經網絡、學習矢量量化神經網絡和Elman神經網絡在模式分類方麵的異同和優劣,分析瞭這4種神經網絡的適用條件,為人工神經網絡方法在巖體質量分級中的應用提供瞭有益的藉鑒和參攷.
재사용통일적학습화측시수거적기출상,통과재MATLAB인공신경망락공구상중진행모의계산,비교료BP신경망락、개솔신경망락、학습시량양화신경망락화Elman신경망락재모식분류방면적이동화우렬,분석료저4충신경망락적괄용조건,위인공신경망락방법재암체질량분급중적응용제공료유익적차감화삼고.
