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摘要:
提出了基于小波神经网络的事故隐患危险性评价方法,建立了小波神经网络模型.以事故隐患危险性评价指标为输入节点,以评价结果作为输出节点,对兴隆庄煤矿的安全状况进行了评价,比较误差得出此方法优于BP网络评价.
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文献信息
篇名 基于小波神经网络的事故隐患危险性评价
来源期刊 安全与环境学报 学科 地球科学
关键词 安全工程 小波分析 BP网络 传递函数 危险性评价
年,卷(期) 2006,(z1) 所属期刊栏目 风险分析、安全评价
研究方向 页码范围 144-146
页数 3页 分类号 X752
字数 3558字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-6094.2006.z1.050
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 程卫民 山东科技大学资源与环境工程学院 108 1813 25.0 39.0
2 王刚 山东科技大学资源与环境工程学院 82 855 15.0 27.0
3 郭艳培 山东科技大学资源与环境工程学院 7 25 2.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
安全工程
小波分析
BP网络
传递函数
危险性评价
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安全与环境学报
双月刊
1009-6094
11-4537/X
大16开
北京市海淀区中关村南大街5号
2-770
2001
chi
出版文献量(篇)
6138
总下载数(次)
38
总被引数(次)
58460
论文1v1指导