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1.
以生产实际作应用背景,依据多相模糊统计识别方法,建立了灰分论域下的“低灰分煤”、“高灰分煤”、“矸石”三相模糊隶属函数,并提出了一种实用的模型调整算法．应用表明,该方法分选率达到９０ ％ ,能够满足生产要求．
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2.
提出了一种基于标准模型模糊神经网络的煤矸石识别方法．介绍了该方法的数学模型、网络结构及学习算法,并通过一个仿真实验对如何应用这种方法构建实时分选系统作了详细描述．实验结果表明该方法所用神经网络不仅收敛,而且具有良好的泛化能力
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