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题名神经网络技术在矿业工程的应用及发展
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作者
于
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机构
淮南工业学院电气工程系
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出处
《矿业科学技术》
1999年第3期47-49,52,共4页
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文摘
文章概述了人工神经网络(ANN)的发展简史、主要特点及其在矿业工程中的应用情况;指出了ANN存在的主要不足点,以及今后ANN在矿业工种中的发展应用前景。
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关键词
人工神经网络
矿业工程
ANN
地质参数
机械故障
岩石工程
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分类号
TD-05
[矿业工程]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名改进的QGA-BP模型在复杂水质预测中的应用
被引量:7
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作者
于
汪家权
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机构
合肥工业大学管理学院
安徽理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2012年第4期705-708,共4页
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基金
国家自然科学基金(No.50379003)
安徽省自然科学基金(No.03045306)资助项目
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文摘
水质预测是实现非线性水系统的柔性管理、防治水污染的前提工作.机理性水质预测模型的构建往往较复杂并且需要大量运算与数据,预测效果有时不够精确,其进一步推广应用也受到限制.文中以淮河复杂水环境非机理性水质预测为目的,构建改进的量子遗传算法优化BP神经网络模型,采用动态改进策略和灾变策略作为进化操作准则来优化BP模型的权值和阈值,用历史观测数据作为学习范例训练模型.对比实验结果发现,模型改进以后,进化代数、收敛速度和预测结果的准确率有较大提高.该模型用于水质预测的黑箱问题是可行的,拓展水环境管理的思路.
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关键词
改进的量子遗传算法优化BP神经网络(QGA—BP)模型
水质预测
动态改进策略
灾变策略
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Keywords
Improved Quantum Genetic Algorithm-BP (QGA-BP) Model, Water Quality Prediction,Dynamic Improvement Strategy, Catastrophe Strategy
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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