【摘 要】
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在矿井突水判别系统的基础上,利用应用层、网络层、感知层三个层次功能的不同,可以实现对矿井突水水源的全面监测;在对数据的处理分析上,基于BP神经网络方法,神经网络根据网
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在矿井突水判别系统的基础上,利用应用层、网络层、感知层三个层次功能的不同,可以实现对矿井突水水源的全面监测;在对数据的处理分析上,基于BP神经网络方法,神经网络根据网络权值调整误差,根据测得的数据和已有水源类别的不同,自动调节,直到误差极小,利用非线性SVM尺度参数,将范围的取值选择为0.001L,选择合适的光谱成分值,得到矿井突水水源的识别率。该方法实现了对矿井各个位置突水水源的全面监测,利用科学的计算方法,15min便可得到矿井水源的类型,得到高效准确的监测结果。
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