神经网络在矿井突水水源判别中的应用
吴岩1
余智超2
1.铁法煤业(集团)有限责任公司晓明煤矿,辽宁调兵山,1127002.中国矿业大学信电学院,江苏徐州,221116
摘要：提出了一种采用改进的SOM神经网络对矿井突水水源进行判别的方法.该方法把水质中的Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO24-和HCO3-等7种离子的含量作为判断因素,结合改进的SOM神经网络模型,对20个水源样品进行分类.实验结果表明,该方法的误判率为0,能够准确地判别矿井突水水源.
关键词：矿井突水水源判别SOM神经网络BP神经网络
分类号：TD745.21(矿山安全与劳动保护)
论文发表日期：2011-01-01
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）
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