【摘 要】
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通过研究已有突水水源判别方法,发现其存在收敛速度慢和目标函数存在局部极小点的问题,导致判别准确率较低。为了提高突水水源判别的准确率,文章提出使用深度神经网络判别煤
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通过研究已有突水水源判别方法,发现其存在收敛速度慢和目标函数存在局部极小点的问题,导致判别准确率较低。为了提高突水水源判别的准确率,文章提出使用深度神经网络判别煤矿突水水源,选择突水水化学数据、矿化度、总硬度、碳酸硬度、非碳酸硬度、负硬度、总碱度和总酸度等指标属性作为判别因子,建立水源判别模型。通过对比实验,结果表明,DNN模型可以有效提高突水水源识别的准确率。
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