【摘 要】
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影响煤巷围岩稳定性的因素有很多,而且这些因素与煤巷围岩稳定性之间呈现出一种非常复杂的非线性关系,用经典的数学方法很难给出一个精确的识别模型,本文在简单介绍计算智能
【机 构】
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山东科技大学信息科学与工程学院,山东青岛266510山东科技大学资源与环境工程学院,山东青岛266510
【出 处】
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2008年山东省煤矿信息化技术研讨会
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影响煤巷围岩稳定性的因素有很多,而且这些因素与煤巷围岩稳定性之间呈现出一种非常复杂的非线性关系,用经典的数学方法很难给出一个精确的识别模型,本文在简单介绍计算智能概念的基础上,提出了一个用于煤巷围岩稳定性分类的计算智能模型,该模型用遗传算法配合神经网络对煤巷围岩相关数据进行优化训练后,用于煤巷围岩稳定性分类,取得了比较满意的效果。
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