基于SOFM神经网络的铅锌矿井下粉尘来源分析

来源期刊：黄金2016年第7期

论文作者：卿黎 张胜跃 杨永盛 梁志强

文章页码：80 - 83

关键词：金属矿山;井下粉尘来源;SOFM神经网络;Matlab软件;可靠性分析;

摘    要：针对金属矿山井下粉尘来源分析中指标参数的不确定性,为提高算法收敛速度和准确度,提出了基于SOFM神经网络的方法;以铅锌矿为例,据此建立了铅锌矿井下粉尘来源状态的神经网络模型。采用收集到的铅锌矿井下粉尘样本进行实例分析,运用Matlab软件对该模型进行了训练和检验,并与其他竞争型神经网络进行了对比分析。其分析结果表明:与竞争型神经网络相比,SOFM神经网络的性能更优、泛化能力更强、预测精度更高,是金属矿山井下粉尘来源可靠性分析的一种有效方法。