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选择Na^＋，K^＋，Ca^＋，Mg^2＋，Cl^-，SO4^2-和HCO3^-这7种离子的含量作为判别因素，建立了基于分形滤波的矿井突水水源的自组织特征映射（SOFM）神经网络识别模型．实例结果表明，基于分形滤波的SOFM网络模型具有收敛快、精度高的优点，能很好地满足矿井突水水源的识别需要．
基于分形滤波的SOFM在矿井突水水源判别中的应用
【摘 要】
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选择Na^＋，K^＋，Ca^＋，Mg^2＋，Cl^-，SO4^2-和HCO3^-这7种离子的含量作为判别因素，建立了基于分形滤波的矿井突水水源的自组织特征映射（SOFM）神经网络识别模型．实例结果表明，基于分形滤波的SOFM
【机 构】
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华北水利水电学院
【出 处】
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华北水利水电学院学报
【发表日期】
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2012年5期
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