人工智能神经网络在煤矿瓦斯重大危险源评价中的定量分析

• 作者: 安明燕 杨威 王秋菊
• 来源期刊: 露天采矿技术
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 瓦斯 安全评价 定量分析
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 安全与环保
• 页码范围: 57-59
• 页数: 3页
• 分类号: TD76
• 字数: 3674字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-9816.2007.05.021

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨威	中国矿业大学能源与安全工程学院	41	660	14.0	25.0
2	王秋菊	中国矿业大学能源与安全工程学院	2	10	2.0	2.0
3	安明燕	中国矿业大学能源与安全工程学院	3	141	2.0	3.0