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为了预防和减少矿山安全事故，本文首先对基于神经网络的矿山安全预警专家系统进行了总体设计，其次采用神经网络训练方法分析系统的安全状态，制定安全级别，提出合适的安全措施计划，然后基于大量规则的知识库，通过传统BP与改进BP的实验仿真，采用优化后的BP神经网络算法进行推理，大大提高了推理效率，最后系统进行了实验，结果表明系统预测结果与实际情况基本一致，可以在煤矿中推广使用。