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基于RS-ANN的煤矿安全控制 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前煤矿安全管理的现状,提出利用粗集-神经网络对煤矿安全进行控制.模型在基于人-机-环境理论基础上,全面分析了影响煤矿安全的因素,利用基于蚁群算法的粗糙集属性约简对安全因素进行分析.将粗糙集方法融入神经网络实现优势融合可以去掉冗余输入信息、减小神经网络构成系统的复杂性. 提高容错及抗干扰的能力.在此基础上,利用人工神经网络的预测功能,预测影响煤矿安全的关键因素,并根据预测结果提出有针对性的安全技术措施加以防范.用同一组数据比较该方法与典型BP网络的预测效果,结果表明该方法明显优于BP网络. 相似文献
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综述建筑工程质量评价的研究现状,建立建筑工程质量评价指标体系.在此基础上,利用人工神经网络强大的非线性函数逼近能力,实现对建筑工程质量水平的评价.针对人工神经网络的不足,本研究将遗传算法引入神经网络,实现两种算法的优势互补.最后,通过实例验证该方法的可行性与有效性. 相似文献
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