WNN的矿井通风系统可靠性评价模型

阐述了小波神经网络的基本原理,在分析矿井通风系统可靠性影响因素和参考其它评价模型的基础上,建立基于小波神经网络的矿井通风系统可靠性评价模型,并通过实例证明了应用小波神经网络进行矿井通风系统可靠性评价的可行性和优越性;结果表明,用小波神经网络进行矿井通风系统可靠性评价更准确、精度更高.     

基于未确知测度理论及层次分析法矿井通风系统安全性评价研究

为了更好地研究矿井通风系统安全,本文根据矿井通风系统特点,深入研究建立了多层次的通风系统评价因素指标体系。基于层次分析法研究并确定了20个评价指标的权值并进行了一致性检验。运用未确知测度理论构造了未确知测度模型,计算出各评价指标的未确知测度值并根据置信度识别准则进行等级判定,分析得出了评价结果。针对一个矿井矿的通风系统进行评价,评价结果与该矿的安全现状一致,结果表明本文建立的未确知测度理论和层次分析法相结合的通风安全性评价方法是可行的。     

FA-FDA判别分析的矿井通风系统安全评价

为及时发现矿井通风系统中存在的问题,排除安全隐患,构建一种合理、有效的矿井通风系统安全可靠性评判模型.应用统计学理论,结合矿井通风系统经济性、安全性的要求,利用SPSS软件对学习样本进行因子分析(FA),有效的选取主因子,对主因子进行Fisher判别分析(FDA),建立因子Fisher判别分析模型(FA-FDA).用建立的因子Fisher判别分析函数对待测样本进行分类,并对实际生产的矿井通风系统安全性进行判别.研究结果表明:预测结果与实际结果相吻合,因子Fisher判别分析模型在研究矿井通风系统安全可靠性方面性能较好,预测精度高,操作过程简单,便于实际推广.     

矿井安全生产的神经网络评价

为解决矿井安全生产问题,基于人工神经网络理论,分析了安全评价系统的复杂性,确定了矿井安全生产评价指标,建立了神经网络评价模型,通过实证分析取得较好的结果.评价结果表明,BP神经网络方法在矿井安全评价中避免了以往用层次分析法和模糊综合评判法带来的不足,使矿井安全评价更趋完善.     

基于粗糙集理论通风系统可靠性神经网络仿真

提出了一种基于粗糙集理论的矿井通风系统可靠性神经网络仿真结构设计模型。通过对属性和属性值的约简，剔除系统中不必要的影响因素指标，以达到对系统可靠性特征参数优化的目的；同时克服了神经网络规模过于庞大及分类识别速度慢等缺点，取得了减少分类过程中模式匹配搜索量的良好效果。该方法对复杂系统可靠性工程的深入研究及应用具有一定的参考价值。     

BP神经网络的通风系统可靠性评价

为了找到一种更加准确、快速评价矿井通风系统可靠性的方法.通过定量分析影响矿井通风系统的各因素,建立完整有效的评价指标体系.利用BP神经网络映射评价指标体系和可靠性等级之间的非线性关系,建立评价模型,由Matlab编程确定评价模型各参数,提高了预测速度和精度.用Visual Basic建立了图形用户界面,简化操作流程.结果表明:该评价指标体系结构完整,能够充分描述通风系统的安全状况.所建立的BP神经网络可以正确映射通风系统可靠等级,且仅通过图形用户界面即可完成矿井通风系统安全可靠性的预测工作.     

层次分析法在矿井通风评价中的应用

针对矿井通风评价系统存在不完善之处,通过分析矿井通风系统的特点,建立了多层次的通风系统层次评价模型,利用层次分析法确定了19个评价指标的权值,并进行了一致性检验。经过在山东肥城白庄煤矿通风系统状况评价中的实践应用,证明该评价模型是可行的,取得了较好的效果。     

矿井通风系统的综合评价

本文采用层次分析法建立了矿井通风系统的评价分析模型。通过构造判断矩阵和计算特征值得出了矿井通风系统的综合评价指标值,并给出了矿井通风系统的分类标准。为煤炭工业的质量标准化和煤矿现代化建设中通风系统质量的验收检查提供了一种简便的评价方法。     

基于未确知测度理论的矿井通风系统外部优化

文章基于目前煤矿通风系统外部优化研究不足的现状,应用未确知测度理论研究通风系统外部优化的不相容问题。采用计算机模拟、理论分析及现场实践相结合的方法,建立了通风系统外部优化未确知测度优选模型。通过置信度识别最优方案,明显地得到各种方案隶属级别。模型已应用于刘东煤矿通风系统外部优化上,有效地确定了最优方案。得到的最优方案已经应用于矿井实际,不但原有矿井存在的问题得到改善,而且获得了很大的经济效益。     

改进BP神经网络模型在小康水利综合评价中的应用

分析BP神经网络应用于小康水利综合评价中存在的几个关键性问题。利用层次分析法(AHP)从100余个水利统计指标中遴选出30个具有一定代表性的指标用于构建小康水利综合评价指标体系并给出相应的分级标准;采用LM算法弥补标准BP神经网络在实际应用中存在收敛速度慢、易陷入局部极值等不足,建立了神经网络小康水利综合评价模型——LM-BP模型;利用随机内插方法在小康水利综合评价分级标准阈值间生成训练样本和检验样本;提出网络拟合度的概念;选取网络拟合度、平均相对误差等5个统计指标用于评价模型性能。在模型达到预期的评价精度和泛化能力后,将其用于文山州小康水利综合评价,并构建传统BP模型、RBF模型作为对比模型。结果表明:(a)无论是训练样本还是检验样本,LM-BP模型的评价精度均高于传统BP神经网络模型、RBF神经网络模型近一个数量级,表明LM-BP模型具有较高的评价精度和泛化能力,可用于文山州小康水利综合评价,模型收敛速度快、稳定性能好。(b)2010年文山州及各县级行政区小康水利综合评价为1~2级,处于起步—基本实现阶段;2020年预测评价为3级,全州基本实现小康水利。     

暂态混沌神经网络算法在矿井通风网络风量优化中的应用

针对传统矿井通风网络解算方法的缺陷,提出一种新的暂态混沌神经网络的解算方法,利用混沌变量在混沌运动过程中所具有的遍历性、随机性来寻找全局的最优解,克服陷入局部极小的趋势.以通风总能耗最低为目标函数建立通风网络优化的数学模型,应用暂态混沌神经网络算法对一个简单通风网络的优化模型进行求解.实验结果表明:优化后通风系统总能耗降低了2.63 kW,节能率大约为3.78％.     

用模糊数学评判矿井通风系统的稳定性

针对矿井通风系统中各影响因素具有明显模糊性的特点,运用模糊数学方法建立了一种新型的通风系统稳定性模糊数学评判模型,对通风系统稳定性进行综合评判.并用实例验证了该方法的合理性.     

工科本科生毕业设计（论文）综合成绩的评定方法

该文就现行工科院校本科毕业设计（论文）现状,选用10个评价指标,由学生综合成绩等级与对应的评价指标关系提炼出5个等级理想评价指标,结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立基于离散Hopfield神经网络的本科毕业设计（论文）综合成绩评定模型;将待评定的学生等级评价指标编码作为模型的输入,利用外积法对网络连接权值进行迭代学习,仿真结果显示,该模型能够快速、准确、直观地评定学生毕业设计（论文）环节的综合成绩。     

用模糊数学评判矿井通风系统的稳定性

针对矿井通风系统中各影响因素具有明显模糊性的特点,运用模糊数学方法建立了一种新型的通风系统稳定性模糊数学评判模型,对通风系统稳定性进行综合评判。并用实例验证了该方法的合理性。     

薛村煤矿通风系统的阻力测定与分析

为了建设煤矿井下可视化系统,2009年10月17日至21日我们对薛村煤矿的通风系统进行了全面的测定.测定通风巷道总长度21000m,获得1500多个基础数据.利用计算机对资料进行了处理,获得了该矿通风系统阻力分布、风量分配等基础资料.     

基于粗集理论的神经网络

在分析了粗集理论方法和人工神经网络方法两者各自的特点与共同之处后,首先探讨粗集学习与神经网络学习的结合方法,然后提出一种基于粗集预处理的神经网络系统,最后给出一个基于粗集方法作为信息预处理的神经网络文字识别的例子,来说明基于粗集的神经网络系统的优越性     

Gray-FAHP集成法在矿井瓦斯安全评价中的应用

为解决传统安全评价方法存在的推理速度慢、精度较低等问题,从影响瓦斯安全性的各种因素出发,建立以瓦斯状态、矿井通风、监控监测、安全管理、引火源为主要因素的矿井瓦斯安全评价指标体系。依据模糊综合评价法、层次分析法、灰色关联度法,构建矿井瓦斯安全评价的数学模型。运用该集成模型对黑龙江省龙煤集团鸡西分公司5个煤矿进行矿井瓦斯安全评价。结果显示,5个矿井瓦斯安全性均处于良好水平,按其程度排序,依次为煤矿1、煤矿4、煤矿5、煤矿3、煤矿2。该研究为煤矿瓦斯的安全性评价提供了一种新方法。     

矿井通风网络最小割集不交和可靠度的计算

运用可靠性工程理论及不交型积之和定律,在大型网络系统可靠度计算的基础上,提出了矿井通风网络系统最大线性无关最小割集予以真子集涤除的不交和可靠度算法及其实现步骤.根据此算法,当最小割集按所含网络分支的多少进行升序排列时,还可进一步减少中间过程的计算量,从而达到最佳不交和简化计算的效果.实例分析表明:采用升序排列的最小割集并按不交型积之和定理予以真子集涤除的不交和处理后,不仅计算值等同于一般网络分析中用全概率公式计算的矿井通风网络系统可靠度,而且计算中具有所含网络分支布尔积的代数和项数少,计算工作量大为简化等特点.图2,表1,参9.