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

来源 :阜新矿业学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:wdtt5200
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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. Based on the neural network of error backpropagation (BPNN) to determine the weight of each characteristic index of surrounding rock stability of roadway, the clustering analysis of surrounding rock stability of roadway was carried out by using the neural network of adaptive resonance (ART) The results show that the neural network is an effective method to solve the problem of weight evaluation and pattern clustering in mining engineering and has wide application prospects for solving related problems in mining engineering.
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