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巷道围岩移近量神经网络预报模型——巷道围岩稳定性的聚类分析

Based on Artificial Neural Networks a Forecasting Model for Rock Deformation around Roadway - Clustering Analysis Model for Stability of Rock around Roadway
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摘要 在运用误差反向传播(BP)神经元网络确定巷道围岩稳定性判定各特性指标权重的基础上,采用自适应共振(ART)神经元网络对巷道围岩稳定性的聚类分析问题进行了研究.结果表明,神经元网络是用于解决采矿工程中权重评价、模式聚类问题的有效方法,对于解决采矿工程中相关问题有着广泛的应用前景. On the basis of defining each index weight affecting the stability of rock around by means of Back Propoation Neural Network,this paper sets up the clustering analysis model for stability of rock around roadway by Adaptive Resonance Theory Neural Network.Results show that Neural Network is an effective method for solving the weight evaluation,clustering analysis problem in mining and has widely spreading application prospect.
出处 《阜新矿业学院学报》 1997年第5期530-534,共5页
基金 科学基金(95采10103) 煤炭高校优秀青年基金(95-005) 国家自然科学基金(59574001)资助项目(1).
关键词 围岩稳定性 移近量预报模型 神经网络 巷道 artificial neural networks clustering analysis stability of rock around roadway forecating model for rock deformation
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