矿山压力现象神经网络聚类研究

被引：6

作者：

谭云亮

宋扬

王泳嘉

机构：

[1] 山东矿业学院，东北大学

来源：

矿山压力与顶板管理 | 1995年 / Z1期

关键词：

神经网络，自组织，聚类分析，矿山压力;

D O I：

暂无

中图分类号：

TD32 [矿山压力与岩层移动];

学科分类号：

081904 [岩体力学与工程];

摘要：

本文建立自组织映射无监督学习的神经网络聚类分析模型，并对回采巷道分类指标进行了聚类分析。分析表明，该方法所得到类别中的指标均以相同或相近的侧面来反映巷道的属性，具有较强的聚类识别能力，这为深入研究矿山压力问题提供了新途径。

引用

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页数：4

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共 3 条

[1]

神经网络与神经计算机.[M].庄镇泉等编著;.科学出版社.1992,

[2]

模式识别与神经网络.[M].殷勤业等编译;.机械工业出版社.1992,

[3]

回采巷道分类指标的神经网络聚类分析模型 [J].

谭云亮 ;

王泳嘉 .

岩石力学与工程学报, 1995, (02)