【摘 要】
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通过对矿井通风系统可靠性运行状态的跟踪统计和分析,首先建立了一套适合于矿井通风系统可靠性评价指标体系;然后利用人工神经网络与粗糙集理论的优势互补,以粗糙集作为前置
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通过对矿井通风系统可靠性运行状态的跟踪统计和分析,首先建立了一套适合于矿井通风系统可靠性评价指标体系;然后利用人工神经网络与粗糙集理论的优势互补,以粗糙集作为前置处理系统优化指标结构,构建了基于粗糙集-神经网络的通风系统可靠性评价仿真模型,并依此模型进行了实例验证.结果表明,该模型的仿真结论与基于ANN的结论完全吻合,训练效率提高了数百倍.
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