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煤矿瓦斯预测知识获取模型的应用研究
被引量:
9
1
作者
孙林嘉
李茹
屈元子
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第12期169-171,共3页
将粗糙集与神经网络结合,提出由样本更新、粗糙集预处理、神经网络训练、规则提取4个模块组成的煤矿瓦斯预测知识获取模型,将其应用于实时数据进行实验,结果表明,该模型实时性好、可靠性及精度高,可以较好地解决煤矿瓦斯预测知识获取困...
将粗糙集与神经网络结合,提出由样本更新、粗糙集预处理、神经网络训练、规则提取4个模块组成的煤矿瓦斯预测知识获取模型,将其应用于实时数据进行实验,结果表明,该模型实时性好、可靠性及精度高,可以较好地解决煤矿瓦斯预测知识获取困难的问题,为煤矿瓦斯预测专家系统知识库的建立奠定基础。
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关键词
知识获取
煤矿瓦斯预测
粗糙集
神经网络
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职称材料
题名
煤矿瓦斯预测知识获取模型的应用研究
被引量:
9
1
作者
孙林嘉
李茹
屈元子
机构
山西大学
计算机
与
信息
技术学院
山西大学计算机智能与中文信息处理省部共建教育部重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第12期169-171,共3页
基金
山西省高校拔尖人才基金资助项目(0710003)
太原市科技明星专项基金资助项目(08121005)
山西大学大学生科研训练基金资助项目(0803012)
文摘
将粗糙集与神经网络结合,提出由样本更新、粗糙集预处理、神经网络训练、规则提取4个模块组成的煤矿瓦斯预测知识获取模型,将其应用于实时数据进行实验,结果表明,该模型实时性好、可靠性及精度高,可以较好地解决煤矿瓦斯预测知识获取困难的问题,为煤矿瓦斯预测专家系统知识库的建立奠定基础。
关键词
知识获取
煤矿瓦斯预测
粗糙集
神经网络
Keywords
knowledge acquisition
colliery gas forecast
rough sets
neural networks
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
煤矿瓦斯预测知识获取模型的应用研究
孙林嘉
李茹
屈元子
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009
9
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