【摘 要】
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将自组织建模技术（ＧＭＤＨ）与ＢＰ人工神经网络结合，能克服现行矿井构造复杂程度评价预测方法的缺陷，步骤简便易行，结果更为可靠．应用这种方法，具体划分出霍州矿区辛置井田不同地段的构造相对复
【机 构】
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西安矿业学院,中国矿业大学,西安矿业学院
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将自组织建模技术（ＧＭＤＨ）与ＢＰ人工神经网络结合，能克服现行矿井构造复杂程度评价预测方法的缺陷，步骤简便易行，结果更为可靠．应用这种方法，具体划分出霍州矿区辛置井田不同地段的构造相对复杂程度等级，经验证，评价准确率达９０％以上．
The combination of self-organizing modeling technology (GMDH) and BP artificial neural network can overcome the defects of current mine structure complexity evaluation and prediction methods, the steps are simple and easy, and the result is more reliable. Applying this method, we divide the relative complexity level of different sections of Xinzhi minefield in Huozhou Mine specifically. After verification, the accuracy rate of evaluation is more than 90%.
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