【摘 要】
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针对煤矿井下环境复杂、参数难以准确测量的问题，将模糊理论与神经网络技术相结合应用到检测领域，构造了煤矿安全监测智能瓦斯传感器系统。基于RBF神经网络重点研究了智能瓦斯
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
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针对煤矿井下环境复杂、参数难以准确测量的问题，将模糊理论与神经网络技术相结合应用到检测领域，构造了煤矿安全监测智能瓦斯传感器系统。基于RBF神经网络重点研究了智能瓦斯传感器系统隶属函数网络样本及模糊推理网络样本的生成和训练，并对智能瓦斯传感器的硬件结构进行了设计。模糊神经网络技术为智能瓦斯传感器设计提供了强有力的技术支持，使该系统能对井下复杂参数进行准确的检测，并将传统数值测量系统的数值输出转变为语言描述输出。实验仿真结果表明，该方法行之有效，为煤矿安全监测提供了一种新的思路。
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