基于人工智能的矿井水害水源自动识别方法研究①
李枫1
孙莉民2
魏军贤3
黄江兰3
余生晨2
郭慧2
王晓菊2
1.中国矿业大学，江苏 徐州 221116; 高河能源有限公司，山西 长治 0471002.华北科技学院,北京 东燕郊,1016013.中国矿业大学,江苏 徐州,221116
摘要： 为了提高识别水害水源的正确率，本文给出了对地面水质化验分析的多个指标的单位归一化的方法，转化为与单位无关的数据，然后再归类识别的方法。综合了自下向上和自上向下分类识别方法的优点，提出了一种能够自动地进行水源（类）的合并、分裂和吸取中间结果所得到的经验的新的水害水源识别方法，实验和生产实践证明该方法效果较好。
关键词：水源识别数据归一化矿井突水
分类号：TD745.+21(矿山安全与劳动保护)
资助基金：中央高校基本科研业务费专项(JSJ1207B)中央高校基本科研业务费专项(JSJ2013B02)中央高校基本科研业务费专项(2011B029)中央高校基本科研业务费专项(2011B028)
论文发表日期：2013-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 17-21 )
英文信息