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基于多传感器数据融合记忆截割的研究 被引量:20

Research of Memory Cut Based on Multi-sensors Data Fuse
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摘要 在分析了国内外多种煤岩识别传感器不足的基础上,提出了以记忆截割为主,多传感器检测为辅的调高方式。通过分析采煤机工作参数的影响因素,采用BP神经网络作为数据融合算法处理多传感器的采集信息,处理后的信息作为采煤机调高的依据。 On the base of analyzing the disadvantages of sensors at home and abroad, brings forward the lifting mode that memory cut is main and the multi - sensors is assistant. By analyzing the influence factors of the working parameters of the shear, suggests using BP neural network as data fuse arithmetic to dispose the multi - sensors information and the shear lifts by the disposed information.
出处 《煤矿机械》 北大核心 2008年第5期50-51,共2页 Coal Mine Machinery
关键词 采煤机 煤岩识别 记忆截割 数据融合 BP神经网络 shear coal and rock identify memory cut data fuse BP neural network
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