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基于模糊神经网络和D-S证据理论的煤矿瓦斯突出危险等级评判研究 被引量:2

Evaluation Strategy Study of Coal Mine Gas Outburst Risk Level Based on Fuzzy Neural Network and D-S Evidence Theory
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摘要 介绍了模糊神经网络和D-S证据理论的煤矿瓦斯突出等级的评判方法,综合了模糊神经网络和D-S证据理论的优越性,建立了基于模糊神经网络和D-S证据理论的综合评判模型,通过对实验测试,证实了模糊神经网络和D-S证据理论的综合评判策略比单独使用一种策略更有效,精度更高。 All referrals were introduce fuzzy neural network and D-S evidence theory CMM outstanding level evaluation method that combines the advantages of neural networks and fuzzy D-S evidence theory established a comprehensive evaluation model based on fuzzy neural network and D-S evidence management structure based on the experimental test, confirmed the comprehensive evaluation strategy fuzzy neural network and D-S evidence theory is more effective than the use of a single policy, higher accuracy.
作者 薛慧君 旭日
出处 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2016年第10期288-290,共3页 Coal Technology
关键词 模糊神经网络 D-S证据理论 综合评价 fuzzy neural network D-S evidence theory comprehensive evaluation
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