【摘 要】
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为了解决煤矿井下环境信息处理的延迟性和不确定性,提出了一种基于多传感器数据融合的煤矿安全预测模型。该模型为两级融合模型,一级模型基于D-S合成算法,解决了单一传感器在井下复杂环境下测量的不确定性和失效性以及数据处理速度缓慢问题。二级模型基于模糊神经网络,解决了井下精确数学模型难以建立问题同时具有自适应和自学习能力。实验表明:该二级模型实现了多个传感器信息的融合,一定程度上提高了预测准确度和数据处理
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为了解决煤矿井下环境信息处理的延迟性和不确定性,提出了一种基于多传感器数据融合的煤矿安全预测模型。该模型为两级融合模型,一级模型基于D-S合成算法,解决了单一传感器在井下复杂环境下测量的不确定性和失效性以及数据处理速度缓慢问题。二级模型基于模糊神经网络,解决了井下精确数学模型难以建立问题同时具有自适应和自学习能力。实验表明:该二级模型实现了多个传感器信息的融合,一定程度上提高了预测准确度和数据处理速度。
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