采矿方法结构参数神经网络优化识别的应用
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TD80 TP183

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Application of Artificial Neural Network in Optimization of Mining Structure Parameters
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    摘要:

    叙述了应用神经网络进行采矿方法结构参数优化识别的原理和方法,并介绍了高峰矿的开采技术条件。选择矿体厚度、倾角、矿岩稳固性及采场布置方式作为输入量,选择矿房和矿柱的尺寸和分层高度作为输出量,构造了3层结构的神经网络,用24个采矿方法实例作为训练样本,然后用6个实例验证。应用实例验证了该方法的可行性和实用性。

    Abstract:

    The paper gives a detailed description of the principle and method of artificial neural network in the optimization of mining structure parameters. The mining technological conditions of the Gaofeng Mine are described. The selected input parameters include the thickness and dip angle of the orebody, the stability of rockmass and the layout of stopes. The selected output parameters include the dimensions of rooms and pillars and the height of sublevels. Therefore, a three-layer structured artificial neural network is created. 24 cases of mining methods are used as training samples and six practical cases are used for validation, which verify the feasibility and applicability of the method.

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引用本文

苏家红.采矿方法结构参数神经网络优化识别的应用[J].矿业研究与开发,2002,(4):27-29

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  • 最后修改日期:2002-04-09
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