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聂小芳

作品数：2 被引量：3H指数：1
供职机构：辽宁工程技术大学电气与控制工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金辽宁省高校创新团队支持计划辽宁省高等学校优秀人才支持计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术矿业工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇矿业工程

主题

  • 2篇粗糙集
  • 1篇信息融合
  • 1篇证据理论
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇瓦斯
  • 1篇瓦斯突出
  • 1篇瓦斯突出预测
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇煤与瓦斯突出
  • 1篇煤与瓦斯突出...
  • 1篇模糊粗糙集
  • 1篇模糊聚类
  • 1篇聚类
  • 1篇RBF神经网...
  • 1篇D-S证据
  • 1篇D-S证据理...

机构

  • 2篇辽宁工程技术...

作者

  • 2篇聂小芳
  • 1篇付华

传媒

  • 1篇传感器与微系...

年份

  • 1篇2010
  • 1篇2009
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于粗糙集和D-S证据理论的信息融合技术应用研究被引量：2
2010年
针对井下信息量大、噪声多、参数多、动态等特征,提出了一种基于粗糙集数据挖掘和D-S证据理论优化信息融合技术的矿井环境监测方法。采用粗糙集对井下信息进行预处理;利用径向基函数(RBF)神经网络建立了井下环境识别模型;利用D-S证据理论进行两级融合决策,并对井下安全状况进行判断。仿真结果表明:该方法提高了井下信息的识别和决策效果,极大地降低了不确定性。
付华聂小芳
关键词：粗糙集RBF神经网络信息融合
模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究
煤与瓦斯突出是严重威胁煤矿安全生产的自然灾害之一,突发性和破坏性极强。实现对煤与瓦斯突出危险性的准确预测是有效防治瓦斯灾害并高效开发利用瓦斯资源的关键基础,也一直是矿山安全领域的关键技术难题和重大研究课题。本文将模糊聚类...
聂小芳
关键词：模糊聚类粗糙集支持向量机煤与瓦斯突出
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