【摘 要】
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研究一种面向矿山开采沉陷的三维仿真系统,在基于多列关联神经网络的构建过程中,实现模糊神经网络的机器学习过程,且数据的模糊与解模糊过程,同样适用神经网络模块进行功能实现。在神经网络的解算结果支持下,对相关数据进行基于CAE的有限元数据整合分析,最终得到矿山开采沉陷的沉陷边界位移量和最大沉陷深度量。将基于岩梁传递理论的有限元分析结果与基于本文机器学习过程的有限元分析结果,发现本文算法更能贴近实际测量结
【机 构】
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西藏自治区地质矿产勘查开发局第五地质大队,青海 格尔木816099
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研究一种面向矿山开采沉陷的三维仿真系统,在基于多列关联神经网络的构建过程中,实现模糊神经网络的机器学习过程,且数据的模糊与解模糊过程,同样适用神经网络模块进行功能实现。在神经网络的解算结果支持下,对相关数据进行基于CAE的有限元数据整合分析,最终得到矿山开采沉陷的沉陷边界位移量和最大沉陷深度量。将基于岩梁传递理论的有限元分析结果与基于本文机器学习过程的有限元分析结果,发现本文算法更能贴近实际测量结果。
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