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摘要:
基于粗糙集理论,以指标集为基础,建立了底板破坏深度影响因素的知识表达系统,提出了规则提取原则,通过粗糙集决策规则的数据处理,得出获得各因素对底板破坏深度的影响顺序为:采深、煤层倾角、工作面斜长、采厚、底板抗破坏能力、工作面是否有切穿型断层或破碎带.由于底板抗破坏能力、工作面是否有切穿型断层或破碎带这些参数难以确定,采用其余4种影响因素建立BP神经网络的预测模型,并根据建立的模型预测肥城煤田的9101和9507工作面的底板破坏深度.通过与实测结果对比,证明该网络模型的计算结果比规程提供的经验公式计算结果更接近实际.
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文献信息
篇名 基于粗糙集与BP神经网络的底板破坏深度预测
来源期刊 山东国土资源 学科 工学
关键词 粗糙集 决策规则 底板破坏深度 BP神经网络
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 技术方法
研究方向 页码范围 59-62
页数 4页 分类号 TD745
字数 2940字 语种 中文
DOI
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 崔凯 3 4 1.0 2.0
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节点文献
粗糙集
决策规则
底板破坏深度
BP神经网络
研究起点
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期刊影响力
山东国土资源
月刊
1672-6979
37-1411/P
大16开
山东济南市历山路52号
1985
chi
出版文献量(篇)
4722
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