【摘 要】
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针对当前我国煤矿紧急避险系统推行过程中出现的问题,以专家打分作为网络输入,以评估安全等级为输出,建立了基于Hopfield神经网络的煤矿避灾硐室安全评价模型。结合某煤矿进
【机 构】
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山东科技大学山东省矿山灾害预防控制国家重点实验室培育基地,山东科技大学矿业与安全工程学院,
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针对当前我国煤矿紧急避险系统推行过程中出现的问题,以专家打分作为网络输入,以评估安全等级为输出,建立了基于Hopfield神经网络的煤矿避灾硐室安全评价模型。结合某煤矿进行实例应用,操作简单方便,结果合理,具有较高的准确率,适合于避灾硐室安全评价。
Aiming at the problems in the implementation of our country’s coal mine emergency refuge system, we use expert scoring as the network input and evaluate the safety level as the output, and establish the mine safety assessment model based on Hopfield neural network. Combined with a coal mine for example application, the operation is simple and convenient, the result is reasonable and has a high accuracy rate, which is suitable for the safety assessment of disaster prevention house.
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