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基于改进粒子群BP神经网络的矿井突水水源判别下载
weixin_39821526
2020-10-02 04:00:36
选取K++Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、HCO3-、SO42-6种离子作为判别指标,提出基于Tent混沌映射的自适应混沌粒子群算法(ACPSO),使自适应混沌粒子群算法快速、高效地对BP神经网络完成最优初始化,并将建立的ACPSO-BP神经网络突水水源判别模型进行实例应用。
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//download.csdn.net/download/weixin_38616120/12519668?utm_source=bbsseo
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基于改进粒子群BP神经网络的矿井突水水源判别下载
选取K++Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、HCO3-、SO42-6种离子作为判别指标,提出基于Tent混沌映射的自适应混沌粒子群算法(ACPSO),使自适应混沌粒子群算法快速、高效地对BP神经网络完成最优初始化,并将建立的ACPSO-BP神经网络突水水源判别模型进行实例应用。 相关下载链接://download.csdn.net/download/weixin_38616120/12519668?utm_source=bbsseo
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基于
改进
粒子群
BP神经网络
的
矿井
突水
水源
判别
、HCO3-、SO42-6种离子作为
判别
指标,提出基于Tent混沌映射的自适应混沌
粒子群
算法(ACPSO),使自适应混沌
粒子群
算法快速、高效地对
BP神经网络
完成最优初始化,并将建立的ACPSO-
BP神经网络
突水
水源
判别
模型进行实例...
神经网络在
矿井
突水
水源
判别
中的应用
提出了一种采用
改进
的SOM神经网络对
矿井
突水
水源
进行
判别
的方法。该方法把水质中的Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO24-和HCO-3等7种离子的含量作为判断因素,结合
改进
的SOM神经网络模型,对20个
水源
样品进行分类。实验...
基于遗传
BP神经网络
模型的
矿井
突水
水源
判别
.pdf
基于遗传
BP神经网络
模型的
矿井
突水
水源
判别
本文提出了一种基于遗传
BP神经网络
模型的
矿井
突水
水源
判别
方法。该方法通过分析
矿井
突水
水源
的水化学特征,选取六种离子质量浓度作为
水源
判别
的依据,并结合
BP神经网络
和...
BP神经网络
在
矿井
突水
水源
识别中的应用
针对
矿井
突水
水源
的水化学特征,采用Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-、HCO3-6种水化离子的浓度作为识别
矿井
水源
依据;...应用结果表明:
BP神经网络
能够准确地识别
矿井
突水
水源
,可为防治
矿井
水害提供有力的保障。
改进
的GA-
BP神经网络
在
矿井
突水
水源
判别
中的应用.pdf
《
改进
的GA-
BP神经网络
在
矿井
突水
水源
判别
中的应用》这篇文章主要探讨了如何利用
改进
的遗传算法(GA)与反向传播(BP)神经网络来提高
矿井
突水
水源
判别
的准确性和可靠性。
矿井
突水
是煤矿安全生产中的重大威胁,正确...
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