粗集-RBF神经网络在瓦斯突出预测中的应用

• 作者: 彭泓 曹晶秀 王斌
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 粗集-RBF神经网络 瓦斯突出 DSP 无线传感器网络
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 1882-1884,1891
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

煤矿瓦斯突出是威胁煤矿安全生产的主要因素之一:瓦斯突出预测的关键是信息的采集,传输和处理；通过DSP技术和粗集-RBF神经网络结合的方法,完成了对瓦斯突出预测系统的设计；该系统设计了基于DSP和无线传感器网络的信息采集和传输系统和粗集-RBF神经网络；信息传输采用无线网络和CAN总线相结合的方式,极大地提高了信息传输的质量和效率；利用MATLAB对粗集-RBF神经网络进行了建模和仿真,选取了4个与瓦斯突出有关的影响指标,对具体的瓦斯突出样本进行了预测,准确预测出了瓦斯突出.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王斌	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	11	62	4.0	7.0
2	彭泓	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	26	94	5.0	8.0
3	曹晶秀	呼伦贝尔学院计算机科学与技术学院	8	28	3.0	5.0