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雍煌

作品数：2 被引量：1H指数：1
供职机构：西安科技大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：陕西省教育厅自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术矿业工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇矿业工程

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇瓦斯
  • 2篇瓦斯监测
  • 2篇煤矿
  • 2篇煤矿瓦斯
  • 1篇信息融合
  • 1篇信息融合方法
  • 1篇涌出
  • 1篇涌出量
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇煤矿瓦斯监测
  • 1篇工神经网络
  • 1篇估计方法
  • 1篇人工神经网

机构

  • 2篇西安科技大学

作者

  • 2篇雍煌
  • 1篇李爱国

传媒

  • 1篇广西师范大学...

年份

  • 1篇2008
  • 1篇2007
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
集成ISGNN信息融合方法及其在煤矿瓦斯监测中的应用
本文对集成ISGNN信息融合方法及其在煤矿瓦斯监测中的应用进行了研究。主要内容包括： (1) 提出了一种迭代自生成神经网络 ISGNN算法。ISGNN传统自生成神经网络 SGNN算法进行了两点改进：一是改变 S...
雍煌
关键词：煤矿瓦斯瓦斯监测人工神经网络
文献传递
基于集成ISGNN的煤矿瓦斯涌出量估计方法被引量：1
2008年
煤矿瓦斯涌出量的预测是国内外研究热点之一。将一个矿井中的瓦斯浓度分布视为一个多变量系统,提出了一种集成迭代自生成神经网络EISGNN,将集成学习思想与ISGNN相结合,采用抽样技术,选择数量少且能够反映训练样本集特征的样本训练多个ISGNN,最后将多个分类结果融合,从而得出分类结果。将EISGNN应用于煤矿瓦斯监测中,解决异常瓦斯采样数据检测和丢失瓦斯采样数据估计问题,仿真实验结果表明EISGNN是解决这两个问题的一种有效的方法。
李爱国雍煌
关键词：瓦斯监测神经网络
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