基于MSF的煤矿井下环境信息危险评价系统的研究
来源期刊:工矿自动化2009年第4期
论文作者:徐蕾 宋强 郑华
关键词:煤矿井下; 环境信息; 危险评价; 多传感器信息融合; 神经网络; MSF;
摘 要:文章结合煤矿井下环境信息的特征,介绍了一种基于多传感器信息融合(MSF)的煤矿井下环境信息危险评价系统.该系统建立了用于煤矿井下环境信息危险预测的3层误差反向传播神经网络模型,并采用神经网络信息融合算法对样本数据进行了分析和处理.仿真结果表明,该系统能够比较准确地评价煤矿井下环境危险的程度,且具有较好的鲁棒性和泛化能力.
徐蕾1,宋强2,郑华1
(1.安阳钢铁公司,河南,安阳,455004;
2.安阳工学院机械系,河南,安阳,455000)
摘要:文章结合煤矿井下环境信息的特征,介绍了一种基于多传感器信息融合(MSF)的煤矿井下环境信息危险评价系统.该系统建立了用于煤矿井下环境信息危险预测的3层误差反向传播神经网络模型,并采用神经网络信息融合算法对样本数据进行了分析和处理.仿真结果表明,该系统能够比较准确地评价煤矿井下环境危险的程度,且具有较好的鲁棒性和泛化能力.
关键词:煤矿井下; 环境信息; 危险评价; 多传感器信息融合; 神经网络; MSF;
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