| 基于人工智能技术的矿井水害来源识别模型库的建立方法研究 |
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| 引用本文： | 阴宁宝,郝军,余生晨.基于人工智能技术的矿井水害来源识别模型库的建立方法研究[J].华北科技学院学报,2017,14(4). |
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| 作者姓名： | 阴宁宝 郝军 余生晨 |
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| 作者单位： | 1. 山西潞安环保能源开发股份有限公司,山西长治,046000;2. 山西潞安环保能源开发股份有限公司余吾煤业有限公司,山西长治,221000;3. 华北科技学院计算机学院,北京东燕郊,065201 |
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| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费资助 |
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| 摘 要： | 为了建立合理的矿井水害识别模型库,以便提高水害来源识别的准确率,提出了建立水害识别模型库(水的水化学模型)的原则和方法技术。这个原则是各类水害来源模型内部的类内离散度尽可能小,使其具有代表性;各个模型之间的类间离散度尽可能大,以便清楚的区分各个水害来源的总原则。给出了描述这个原则的数学公式以及实现上述原则的方法技术。在山西潞安环保能源开发股份有限公司的多个煤矿进行了生产性验证。生产实践证明提出的原则和方法技术是可行的、识别矿井水的来源(判定水的类型)的准确率可达到95%。
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| 关 键 词： | 矿山水化学模型库 水源识别 类内离散度 类间离散度 |
Research on Establishment Method of Mine Water Source Identification Model Base Based on Artificial Intelligence |
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| YIN Ning-bao,HAO Jun,YU Sheng-chen.Research on Establishment Method of Mine Water Source Identification Model Base Based on Artificial Intelligence[J].Journal of North China Institute of Science and Technology,2017,14(4). |
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| Authors: | YIN Ning-bao HAO Jun YU Sheng-chen |
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