基于模式识别的煤与瓦斯突出区域预测

从潘一矿13 1煤层煤与瓦斯突出特征出发,探讨了突出机理,认为该煤层的突出是构造应力主导的倾出和压出类型的突出·针对该类型的煤与瓦斯突出,从突出的诸控制因素和预测方法的工程可行性等层面讨论了区域预测思想和具体的方法·指出煤和顶底板岩石物理力学性质的异常是构造应力主导的倾出和压出型突出危险区的基本特征和必然共性,并提出了侧重分析煤物理力学性质和瓦斯信息,对勘探资料和测井资料进行充分的数据挖掘,并结合支持向量机先进的分类算法的多因素模式识别区域预测方法,它既有理论基础,又具有工程实用性和可操作性·用这一方法对潘一矿13 1煤层煤与瓦斯突出的区域进行预测,得到的突出危险区与实际发生的突出点分布范围相...     

煤与瓦斯突出预测模糊专家系统

利用模糊数学与专家系统理论 ,建立了煤与瓦斯突出预测模糊专家系统并用于对实际矿井进行检验 ,证明结果是可信的     

潘一矿煤与瓦斯突出危险性模式识别与概率预测

通过地质动力区划方法确定了区域地质构造背景.在查明多个突出影响因素与突出危险性之间的内在联系的基础上,建立了多因素模式识别模型,确定了煤与瓦斯突出概率预测准则,采用多因素模式识别概率预测方法完成煤与瓦斯突出危险性的区域预测.划分潘一矿井田的煤与瓦斯突出危险区、突出威胁区和无突出危险区,对煤与瓦斯突出危险性做出了评估,提高了瓦斯灾害预测的准确性.     

模糊数学在煤与瓦斯突出预测中的应用

本文应用模糊数学方法,结合南桐矿务局砚石台煤矿的具体情况,对该矿煤与瓦斯突出的预测进行了多级模糊综合评判。其评判结果与该矿的实际情况吻合,表明了模糊论方法学在煤与瓦斯突出预测中的应用是可行的。本文所得结果对该矿煤与瓦斯突出的预测及防治措施的研究都具有参考价值。图1,表5,参5。     

煤与瓦斯突出的神经网络预测分析

煤与瓦斯突出是一个复杂的过程 ,做好预测预报工作显得尤为重要。本文通过建立煤与瓦斯突出的人工神经网络预测模型、原始样本的学习 ,可预测待报样本的突出情况 ,并进行了实例分析。经过检验 ,该预测模型的预测精度较高。图 1 ,表 2 ,参 3。     

基于电磁辐射原理的煤与瓦斯突出危险性预测

为实现煤与瓦斯突出危险性的动态、连续预测,根据煤岩强度统计损伤理论,分析煤岩电磁辐射强度与应力关系,建立不同泊松比煤岩动力灾害与电磁辐射响应模型。利用基于该模型研制的KBD7在线式电磁辐射监测仪,对沈阳煤业集团红菱煤矿1200工作面集中运输巷和1204工作面回风顺槽进行连续监测,预测两工作面的煤与瓦斯突出危险性。结果表明:电磁辐射强度与常规预测指标、煤与瓦斯突出危险性有很好的相关性;1200掘进工作面电磁辐射临界值为49 mV,煤与瓦斯无突出危险预测准确率为100%,有突出危险预测准确率在70%以上;1204工作面未预测出瓦斯突出危险情况。该方法可实现煤与瓦斯突出危险性的非接触、动态、连续、定向及区域性监测,为煤矿安全生产提供了技术支持。     

煤与瓦斯突出电磁辐射多重分形特征

利用固定质量法对煤岩电磁辐射多重分形维数进行了计算，电磁辐射强度序列具有多重分形的特征。电磁辐射多重分形Dq*q曲线的陡峭程度反映了其数据的波动程度，并用分形维数ΔDq指标来表达这种波动规律。通过对现场测试的煤岩电磁辐射序列的分析，其多重分形维数指标与煤与瓦斯突出灾害危险程度有较好的一致性，为电磁辐射预测预报煤与瓦斯突出提供了一种分析手段。     

煤与瓦斯突出预测及防治措施

为了解决矿井生产中煤与瓦斯突出问题,对矿井的实际情况进行考察。结合收集的资料、煤与瓦斯突出机理及国内外预测方法进行分析,提出了煤与瓦斯突出的防治技术和措施。首先对其采取区域、局部或日常的预测方法,根据预测的结果作出具体的防治措施。以西马煤矿为例,采用四位一体区域性防突措施取得了显著的效果。     

采掘工作面煤与瓦斯突出预测专家系统的研制

在全面分析了采掘工作面煤与瓦斯突出影响因素的基础上 ,构建了突出预测推理知识模型 ,借助XF6 .1开发工具 ,结合焦作东部矿区实际地质构造 ,设计实现了基于Windows平台的工作面煤与瓦斯突出预测专家系统 ,结果表明 ,此专家系统能以专家级水平对王作面煤与瓦斯突出灾害做出比较准确的预测 ,从而保障煤矿的安全生产。     

煤与瓦斯突出的地质理论分析

从地质理论出发,分析了导致煤与瓦斯突出的内因和外因。结果表明,地应力、煤层形成时代、大地构造环境是导致煤与瓦斯突出的主要内因,掘进方式和掘进速度是导致煤与瓦斯突出的主要外因。研究旨在提高对煤与瓦斯突出的理论认识,减少由煤与瓦斯突出带来的灾害。     

计算机辅助服装纸样设计的算法原理与实现

本文对服装的工艺特征进行分析,提出了适合于服装设计的基本算法——放样变换。该算法很好地解决了服装设计中对图形的各种变形处理要求。本文还给出一个基于上述算法的服装CAD系统的实现方法。     

金属离子与EDTA配位稳定性的模式识别法分析

本文采用化学模式识别的广泛，选择电荷－半径比、Ｐａｕｌｉｎｇ电负性等五个特征量，建立了金属离子与ＥＤＴＡ配位稳定性的模式空间，采用数学、统计学的原理和方法对模式空间的距离进行了分析，并提供重要信息。     

模式识别中一类特征函数的计算公式

本文应用复变函数的方法得出,在模式识别中求特征函数时常出现的积分的计算公式,当ReZ>O,Reζ>O时(其中Z,ζ皆为复数)为     

计算机模式识别在颜料表面改性中的应用

以群青颜料为例进行微胶囊化表面改性实验,并利用计算机模式识别技术,对颜料粒子表面形貌加以识别,结果表明,形成的囊膜形貌不同,改性效果不同,对此种极不规则的表面形貌,只有应用计算机模式识别技术,才能进上步实现对其量化表征,进而量化研究性能的与表面形貌的关系。     

模式识别法标度软硬酸碱理论中酸的软硬度

本文用化学模式识别法对６２种金属离子即ＳＨＡＢ理论中酸的软硬度进行标度，定量反映了酸的软硬度。     

紫杉醇类似物抗癌活性构效关系的神经网络模式识别研究

经对MM3、MM＋、MNDO、PM3几何优化结果进行比较,选用速度最快且精确度较好的MM3分子力学方法计算43个紫杉醇类似物的优势构型,应用MNDO法计算了化合物的电子结构,并用回归分析和BP神经网络模式识别方法寻找其电子结构与抗癌活性的关系．结果表明：（1）紫杉醇类似物及C13侧链的油水分配系数与活性参数问呈抛物线关系,最适油水分配系数Popt=3．14;（2）2-OBz中Bz基团的负电荷密度越大,C1、C3原子的正电荷密度越大对活性越有利;（3）R1、R2、1-OH和2-OBz基团可能是药物与受体作用的重要部位．四参数的定量构效关系显著性较好,神经网络模式识别总识别率为98％,可较精确地预测化合物的抗癌活性．     

手写体汉字特征提取的研究

在手写体汉字识别的研究中，汉字的特征提取可以说是整个手写体汉字识别系统中最重要的一部分。本文针对手写体汉字特点，找到了能充分反应手写体汉字特点的三种特征井加以提取；同时提出了将汉字分解为部件来识别的观点。实验结果表明所提取的特征兼顾了提取方法的方便性和特征的稳定性；这些特征能有效地识别手写体汉字。