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应用层次结构神经网络评价露天矿区资源条件.pdf
第27卷 第2期 中国矿业大学学报 . 27 . 2 V o l N o 1998年6月 Jou rn a l o f Ch in a U n iver sity o f M in ing T echno logy J un. 1998 应用层次结构神经网络评价 露天矿区资源条件 李新春 张幼蒂 张瑞新 ( 中国矿业大学采矿工程系 徐州 22 1008) 摘要 运用分层次结构的人工神经网络系统对露天矿区资源条件进行了综合评价, 为露天矿区的合 理开发提供了一种新的决策方法. 关键词 层次, 人工神经网络, 露天矿区, 资源评价 中图分类号 TD 2 12 第一作者简介 李新春, 男, 1972年生, 博士研究生 在我国, 煤炭仍然是主要能源, 其生产和消费在 2 层次结构人工神经网络 一定时期内还将 占一次能源总量的23 以上. 因此, 如何加速煤炭开发, 并保持煤炭工业持续发展是能 2. 1 人工神经网络 源建设的一个关键问题. 根据国际煤炭开发的趋势 神经网络是几经起落而于70年代后期发展起来 和露天开采本身的优势, 为达到本世纪末我国煤炭 的一门新学科. 它是由仿造人脑的一系列相互关联 产量14亿 的宏伟 目标, 加速开发大型露天矿区是 的神经元组成, 用来模拟人的思维方式. 它在一定程 t 十分必要的, 也是切实可行的. 因而, 优化露天矿区 度上模拟了专家凭直觉解决局部的不确定性问题, 开发次序, 合理开发和利用有限的已探明露采资源, 但又不同于 目前人工智能研究中的逻辑模型. 知识 以获得最好的社会效益和经济效益是今后我国煤炭 工程主要是基于符号的推理, 其最大的难题是知识 资源露天开发深入研究的重要课题. 本文提出运用 的获取, 这主要是因为人类的知识难以用一些规则 分层次结构的神经网络方法, 将露天矿区开发各因 来简单地描述. 而神经网络启发并列特征和可学习 素分层次加以评价, 共建立16个子神经网络模型, 对 性为知识的表达与获取以及不确定推理提供了新的 一些矿区资源条件进行分层和综合评价. 途径[2, 3 ]. 2. 2 网络 1 评价因素体系的确定 B P 在工程领域中较常用的人工神经网络是B P 网 煤炭资源的开发利用受地质条件、技术、经济和 社会各方面诸多因素的影响. 露天矿区资源综合评 络, 见图1. B P 网络包括向前和向后传递, 经过有限 重复传递, 不断调整各层神经元之间权值, 使输出误 价就是针对已探明的可供露天开采的煤炭资源, 从
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