地下工程稳定性的模糊自组织神经网络聚类分析模型
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TD32 O159

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A Clustering Analysis Model Based on Fuzzy Self-Organizing Nerval Network for Evaluation of Underground Excavation Stability
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    基于模糊数学和自组织特征映射神经网络理论,提出了把具有高度非线性特征的自组织特征映射神经网络和模糊聚类分析结合起来,应用于地下工程稳定性的识别;建立了地下工程稳定性的模糊自组织神经网络聚类分析模型,并把它首次应用于采场稳定性的识别,深地揭示了采场稳定性的自组织特性。实例分析表明,该方法是一种科学的分类方法,适合于地下工程稳定性的模式识别。

    Abstract:

    Based on the fuzzy mathematical theory and the self-organizing characteristics of mirror nerval network, a fuzzy identification method for underground excavation stability was proposed which combines the self-organizing mirror nerval network having highly nonlinear characteristics with fuzzy cluster analysis. A clustering analysis model was established for fuzzy analysis of the self-organizing nerval network for evaluation of the stability of underground excavations. For the first time the model was used to determine the stability of stopes. A deep insight was made into the self-organizing characteristics of the stope stability. Case study shows that the method is a scientific classification and is useful for mode identification of stability of underground excavations.

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周科平 古德生.地下工程稳定性的模糊自组织神经网络聚类分析模型[J].矿业研究与开发,2001,(5):4-7,19

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