【摘 要】
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针对单一BP神经网络输出的评价结果的不稳定性,本文提出了一种BP神经网络和D-S证据理论相结合的数据融合处理与状态评估方法用于通风系统评价.该方法是将多个BP神经网络的输
【机 构】
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河海大学计算机与信息工程学院,江苏,南京,210098
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针对单一BP神经网络输出的评价结果的不稳定性,本文提出了一种BP神经网络和D-S证据理论相结合的数据融合处理与状态评估方法用于通风系统评价.该方法是将多个BP神经网络的输出结果作为证据理论的基本可信度分配函数(BPAF),然后依据证据组合规则进行融合,得出通风系统的安全程度.本方法降低了单一BP网络输出结果的不稳定性,且提高了融合处理的可信度和精度,增强了系统的容错性.以2005年<煤矿安全规程>作为标准,由专家列出训练样本,同时以某矿区的实际监测数据作为实验验证样本,仿真结果令人满意,表明了该方法用于通风系统评价的可行性.
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