神经网络在矿井水源判别中的应用

• 作者: 徐忠杰 杨永国 汤琳
• 来源期刊: 煤矿安全
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 BP算法 矿井水源 判别模型
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 4-6,17
• 页数: 4页
• 分类号: TD745+.2
• 字数: 2576字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-496X.2007.02.002

摘要

矿井突水是威胁煤矿安全生产的最大隐患之一,准确判别矿井水源是矿井防治水的前提.介绍了BP神经网络模型及其具体算法,并将其运用到矿井水源判别中.利用BP算法对训练样本进行学习,确定判别模型,根据已训练好的神经网络对样本进行判别.结果表明,采用人工神经网络对矿井水源进行判别,能得到较好的结果.因此,BP神经网络是判别矿井水源的一种有效方法,从而为矿井水源判别开辟了一条新途径,具有广泛的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨永国	中国矿业大学资源与地球科学学院	91	971	18.0	27.0
2	徐忠杰	中国矿业大学资源与地球科学学院	2	78	2.0	2.0
3	汤琳	中国矿业大学资源与地球科学学院	3	80	2.0	3.0