李书娜
- 作品数：1 被引量：28H指数：1
- 供职机构：中南大学资源与安全工程学院更多>>
- 发文基金：湖南省教育厅科研基金“十一五”国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：环境科学与工程更多>>
- 基于粗糙集-神经网络的矿山地质环境影响评价模型及应用被引量：28
- 2009年
- 采用衡山白果地区石膏矿山的11个评价指标,综合运用粗糙集和神经网络理论,构建了基于粗糙集-神经网络(RS-ANN)的矿山地质环境影响评价模型,对RSES软件约简的数据和无约简的数据采用EasyNN-plus软件进行预测评价。神经网络模型的输入属性为8个,而粗糙集-神经网络模型的输入属性为6个,训练样本均为13个,预测样本均为4个,前者的平均预测精度为1.85%～24.86%,后者为1.23%～15.28%。研究发现,粗糙集在保留关键信息的前提下可有效地对数据表进行约简,约简后的神经网络预测结果与实际情况吻合,并比无约简时总体精度有较大幅度提高。
- 蒋复量周科平李书娜肖建清潘东李魁
- 关键词：矿山地质环境粗糙集BP神经网络评价指标
