基于粗糙集理论通风系统可靠性神经网络仿真

提出了一种基于粗糙集理论的矿井通风系统可靠性神经网络仿真结构设计模型。通过对属性和属性值的约简，剔除系统中不必要的影响因素指标，以达到对系统可靠性特征参数优化的目的；同时克服了神经网络规模过于庞大及分类识别速度慢等缺点，取得了减少分类过程中模式匹配搜索量的良好效果。该方法对复杂系统可靠性工程的深入研究及应用具有一定的参考价值。     

基于自适应免疫遗传算法的神经网络矿井通风系统评价模型

通过分析BP神经网络的缺点,和自适应免疫遗传算法的优点,给出了基于自适应免疫遗传算法的神经网络矿井通风系统评价模型。     

BP神经网络在矿井安全监测评价系统中的应用

阐述了BP神经网络基本理论，分析了BP神经网络存在的问题并提出了两种改进方法，增加了收敛速度，提高了效率。并将其应用于矿井安全监测评价系统中，提出了基于此理论的安全监测评价方法等，为矿井的安全生产和安全管理提供了依据。     

预测控制理论在矿井通风系统的应用

针对目前矿井通风系统存在的不能根据生产环境要求对风量进行实时调节和控制效果不理想造成大量的能源浪费的问题，提出了一种简单、易行的控制方法－预测控制。介绍了这一方法的机理，并以铁法矿务局大明一矿的现有通风系统为例，建立了预测模型，并以仿真结果说明了这一方法的合理性和有效性。     

焦家寨煤矿矿井通风系统探讨

对焦家寨煤矿矿井通风系统的探讨得出结论:该矿井通风系统改造后,矿井总进风量为13916m3/min,其中主立井进风量为3 513 m3/min,副立井进风量为9 581 m3/min,进风平硐进风量为822 m3/min;矿井总回风量为14 893 m3/min,其中2号回风斜井回风量为6 720 m3/min,回风斜井回风量为8 173 m3/min;2号回风斜井及回风斜井通风容易时期及通风困难时期,均属于容易通风。     

WNN的矿井通风系统可靠性评价模型

阐述了小波神经网络的基本原理,在分析矿井通风系统可靠性影响因素和参考其它评价模型的基础上,建立基于小波神经网络的矿井通风系统可靠性评价模型,并通过实例证明了应用小波神经网络进行矿井通风系统可靠性评价的可行性和优越性;结果表明,用小波神经网络进行矿井通风系统可靠性评价更准确、精度更高.     

基于D-S理论的信息融合技术在矿井通风系统稳定性评价中的应用

根据矿井通风系统的复杂性、不确定性等特点,提出一种信息融合D-S证据理论应用于矿井通风系统稳定性评价的方法,并以常村煤矿的监测数据为例进行了实例分析,根据实验结果,指出本方法可行、有效。     

矿井通风系统改造浅析

马口煤矿木代井原矿井通风系统由于通风能力不足、通风系统不合理,严重影响了矿井的安全生产.为提高矿井通风能力,形成科学合理的通风系统,对木代井通风系统进行技术改造,降低通风阻力,合理优化通风系统,促进安全生产,提高经济效益.     

煤矿矿井通风系统问题分析与解决对策

煤矿矿井在实际工作中,需要分析阻力对通风系统的影响和制定实施降低通风系统阻力的措施,以减少能量损失及降低对矿井通风的影响。本文首先对矿井通风阻力产生的直接原因作出分析,然后有针对性的提出如何来降低矿井通风阻力的解决对策。     

矿井通风系统方案优化的模糊评价

针对景响矿井通风系统方案优化的因素具有模糊性的特点，依据模糊数学原理建立了通风系统方案优化的综合评判模型，并给出了实例。     

九里山煤矿通风系统安全性评价

根据矿井通风系统安全性较好的标志，分析、确定了十项科学的、符合实际的表征矿井通风系统安全性的评价指标：并采用层次分析法，计算了各评价指标的权值：提出了各项评价指标的量化计算公式，对各评价指标进行了合理量化：最后，得出了该矿通风系统安全性的一个定量数值，为该矿系统安全性提供了一个客观量度。该评价方法有效、实用，易于操作，可以推广应用。     

一种粗糙模糊神经网络分类器及其应用

提出了一种粗糙模糊神经网络分类器的模型。其过程为:利用粗糙集理论获取分类知识,根据训练样本建立决策表,进行决策表属性值离散化、属性约简和分类规则的提取;依据约简后决策表的属性、经模糊化处理的属性值及分类规则构造粗糙模糊神经网络分类器。该分类器可以有效地克服粗糙集规则匹配方法抗噪声能力和规则泛化能力差的缺点;同时可简化神经网络的结构,加快网络的训练速度。并详细介绍了该分类器用于汽车车牌字符识别的步骤和实验结果。     

人工神经网络在矿井突水预报中的应用

突水预报是一项重要的矿井水文地质工作。借助于人工神经网络在处理非线性问题或非结构问题方面的优势,采用BP算法,基于大量矿井突水样本实例建立了突水预报神经网络模型,并将该模型用于实际预报,并取得了较好的效果。结果表明,模型具有较强的实用性。为了提高模型的预测精度,在训练样本的选择上还应具有一定的代表性。     

矿井通风静态模糊综合评判

为了解矿井生产中的安全隐患，在深入研究系统评价机理的基础上，应用模糊数学、系统理论及概率统计方法，提出了矿井通风系统静态模糊综合评判方法。实例证明，该评价系统科学、准确、全面，为煤矿生产计划、科学管理和正确决策提供了科学依据。     

矿井通风安全状况的计算机评价系统

在评价矿井通风质量时会涉及到许多非确定性因素，以模糊数学为基础，以计算机为工具，利用通风工区和安监处的相关报表的原始记录作为基础数据，开发设计了矿井通风安全的计算机评价系统，根据贵州某矿1994--1997年的实际情况，利用本评价系统计算了通风状况和安全状况。通过实际运行，本系统可迅速准确，客观科学地评价矿井的通风质量和安全管理水平。     

基于粗糙集的改进BP神经网络算法研究

提出了一种基于粗糙集和遗传算法的改进BP神经网络算法.该算法首先对原始数据集进行属性约简,优化BP神经网络的输入变量;然后利用遗传算法全局搜索的特点,优化BP神经网络初始权重和阈值.将改进BP神经网络算法应用于客户分类,训练误差为5.92×10-12,测试总误差为0.00023;而改进前的一个比较理想的训练结果的训练误差为0.0016,测试总误差为0.073.Matlab仿真表明改进的BP神经网络算法有更好的训练精度和泛化能力.     

煤矿通风GIS系统设计与实现

在分析煤矿井下通风信息特征及生产现状的基础上,用UML(统一建模语言)设计煤矿通风GIS系统模型。该模型采用面向对象软件工程的思想设计。系统能充分体现煤矿生产通风的具体需求,最终实现对煤矿井下通风复杂信息高效管理和利用,并为煤矿通风参数提供集成数据环境和可视化分析平台。     

Intelligent Intrusion Detection System Model Using Rough Neural Network

A model of intelligent intrusion detection based on rough neural network (RNN), which combines the neural network and rough set, is presented. It works by capturing network packets to identify network intrusions or malicious attacks using RNN with sub-nets. The sub-net is constructed by detection-oriented signatures extracted using rough set theory to detect different intrusions. It is proved that RNN detection method has the merits of adaptive, high universality, high convergence speed, easy upgrading and management.     

主成分分析法在煤矿通风系统评价中的应用

为有效分析通风系统影响因素以实现准确可靠的通风系统评价,应用主成分分析方法,建立了煤矿通风系统评价模型.通过对煤矿通风系统评价指标进行主成分分析,建立评价指标变量与煤矿通风系统安全性之间的线性关系,确定了综合主成分安全风险值,从而实现了煤矿通风系统定量化评价.应用SPSS软件实现了对某矿井通风安全状况的综合评价.结果表明,应用该方法不仅降低了各项指标间的信息重叠,简化了采用层次分析对于安全风险层次划分的负担,而且大大减少煤矿安全评价数据处理的工作量,可为安全生产管理和决策提供技术依据.