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- [4] 证据理论与决策、人工智能[M]. 中国人民大学出版社 , 段新生著, 1993
基于神经网络和Dempster-Shafter信息融合的煤岩界面预测
被引：18
作者：
梁义维
熊诗波
机构：
[1] 太原理工大学机械工程学院
来源：
关键词：
煤岩界面;
神经网络;
D-S理论;
预测;
D O I：
10.13225/j.cnki.jccs.2003.01.018
中图分类号：
TD421.6 [];
学科分类号：
摘要：
针对煤岩界面识别精度无法满足采煤机自动调高的情况 ,提出采用神经网络融合工作面的三边信息 ,使用D -S证据理论再将此信息和不断获得的煤岩界面识别信息进行二次融合 ,从而实现在线融合和在线预测 ,不断提高预测精度 .仿真结果显示 :该方法不仅对地质条件好的工作面有效 ,而且对断层也有一定的适应性 ;同时 ,具有优良的容错性 .
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