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介绍了自适应调整学习速率和动量系数的人工神经网络基本原理及实现步骤,采用MATLAB语言和改进的BP算法编制了自适应神经网络程序,通过控制系统总误差和收敛状况,自动调整网络参数,以提高网络的收敛速度,缩短训练时间和迭代次数,并将其应用于采煤工作面瓦期涌出量预测,取得了良好效果.
基于自适应神经网络的采掘工作面瓦斯涌出量预测
【摘 要】
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介绍了自适应调整学习速率和动量系数的人工神经网络基本原理及实现步骤,采用MATLAB语言和改进的BP算法编制了自适应神经网络程序,通过控制系统总误差和收敛状况,自动调整网
【机 构】
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中国矿业大学能源科学与工程学院(江苏徐州)
【出 处】
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21世纪高效集约化矿井学术研讨会
【发表日期】
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2001年11期
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