基于Hopfield神经网络的煤矿避灾硐室安全评价

发布时间：2018-10-25 06:32

【摘要】：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。
[Abstract]:Aiming at the problems in the process of implementing the coal mine emergency risk avoidance system in our country, the safety evaluation model of coal mine disaster avoidance chamber based on Hopfield neural network is established by taking expert scoring as network input and evaluating safety grade as output. Combined with a coal mine for practical application, the operation is simple and convenient, the result is reasonable, the accuracy rate is high, and it is suitable for the safety evaluation of the disaster avoidance chamber.
【作者单位】： 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;
【基金】：国家重点基础研究发展规划(973计划)(2012CB723104) 中国煤炭工业协会指导性计划项目(MTKJ2012-345)
【分类号】：TD264.3;TD774

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本文编号：2292907