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杨昌玲
作品数:
12
被引量:35
H指数:4
供职机构:
中国矿业大学矿业工程学院采矿工程系
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发文基金:
国家自然科学基金
煤炭科学基金
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相关领域:
矿业工程
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张玉祥
中国矿业大学矿业工程学院采矿工...
王玉浚
中国矿业大学矿业工程学院采矿工...
陆士良
中国矿业大学矿业工程学院采矿工...
王铁群
中国矿业大学
赵士华
铁法矿务局
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湘潭矿业学院...
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武汉工业大学...
年份
1篇
1998
4篇
1997
1篇
1996
2篇
1995
4篇
1994
共
12
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基于神经网络的采面顶板类型识别模型
1994年
神经网络的研究是当今社会前沿课题之一。在神经网络识别原理简介的基础上,对采面顶板类型识别问题进行了应用研究,其识别的正确率达100%。实例表明,神经网络是用于解决复杂非线性系统识别问题的有效方法。
张玉祥
王玉浚
陆士良
杨昌玲
关键词:
神经网络
回采工作面
顶板
遗传小波网络预报模型在矿压中应用
被引量:2
1997年
提出了一种遗传小波网络(GWA)预报模型。成功地将遗传算法、小波分析和人工神经元网络理论结合起来,不仅克服了传统的人工神经元网络模型算法不完备易陷入局部极小的缺点,而且克服了传统神经元网络鲁棒性不好、网络性能差及学习过程收敛速度慢的弱点。将其应用于矿压预报,得到了比传统神经网络模型更优的效果。实践表明:该模型在预报领域具有广阔的应用前景。
张玉祥
杨昌玲
程锦堂
张兴奎
关键词:
遗传算法
小波分析
人工神经元网络
巷道围岩非线性时空演变神经元网络预报模型
被引量:9
1997年
在提出信息扩散思想的基础上,运用神经元网络研究了煤体-煤体巷道和煤体-煤柱巷道的u0,v0和u1与巷道围岩对每类聚类中心的隶属度、支护强度影响系数、断面影响系数及煤柱宽度的关系,建立了巷道围岩非线性时空演变神经元网络预报模型.并用巷道围岩移近量实测值对所建立的模型进行了检验,取得了满意的结果.
张玉祥
王玉浚
陆士良
杨昌玲
赵士华
关键词:
巷道
围岩
非线性
神经网络
巷道围岩移近量神经网络预报模型——巷道围岩稳定性的聚类分析
被引量:1
1997年
在运用误差反向传播(BP)神经元网络确定巷道围岩稳定性判定各特性指标权重的基础上,采用自适应共振(ART)神经元网络对巷道围岩稳定性的聚类分析问题进行了研究.结果表明,神经元网络是用于解决采矿工程中权重评价、模式聚类问题的有效方法,对于解决采矿工程中相关问题有着广泛的应用前景.
张玉祥
杨昌玲
陆士良
王玉浚
关键词:
围岩稳定性
神经网络
巷道
快速模拟退火算法及矿井通风网络全局优化
被引量:7
1998年
提出了一种新的快速模拟退火算法;在对其性能测试的基础上.将其成功地应用于矿井通风网络全局优化设计.结果表明;该算法能有效地求解传统的确定性方法所不能凑效的全局最优解问题;而且同传统的模拟退火算法相比,具有更高的计算效率。
张玉祥
杨昌玲
关键词:
模拟退火算法
优化设计
矿井
通风网络
全局优化
神经网络在采面顶板聚类及辨识中应用
被引量:3
1995年
本文在神经网络聚类与辨识原理简介的基础上,时采面顶板聚类与辨识问题进行了应用研究,其聚类及辨识的正用率达100%。实例表明,神经网络是用于复杂非线性系统聚类与辨识的有效方法,并可望在煤矿开采领域其它聚类及辨识问题中得以推广应用。
张玉祥
王玉浚
陆士良
杨昌玲
关键词:
神经网络
聚类
采面顶板
矿井
面向顶板类型识别的人工神经元网络模型
被引量:4
1994年
基于地下岩体赋存环境复杂性的特点,采面顶板类型识别问题是一个比较复杂的问题,它受制于岩石强度R_c、裂隙间距I、分层厚度h、垮落步距L等众多的影响因素,这是一典型的复杂非线性系统问题,因而用传统数学方法所建模型误差较大。本文运用人工神经元网络建立了采面顶板类型识别的神经网络模型,进行了实例研究,并同用模糊数学方法所建模型进行了对比。图1,表1,参8。
张玉祥
王铁群
杨昌玲
王玉浚
关键词:
顶板
神经网络
采面
面向煤炭工业的物资管理信息系统
被引量:4
1996年
介绍了一种面向煤炭工业的物资管理信息系统(OCMMIS),并对该系统的总体结构及其基本组成模块和运行环境作了具体论述。
张玉祥
杨昌玲
王玉浚
张攀榆
孔乐农
章新祥
关键词:
煤炭工业
物资管理
信息系统
煤层底板等高线图的自动绘制--隐伏断裂构造的预测、识别与自动绘制的研究
杨昌玲
基于人工神经元网络的采场顶板质量评价模型
被引量:1
1995年
根据神经网络理论,建立了采场顶板质量评价的人工神经网络模型,实例表明该模型的评价正确率高,是用于解决复杂非线性系统评价问题的有效方法。可望在煤矿开采领域其它评价问题中得以推广应用。
王铁群
张玉祥
杨昌玲
张攀瑜
孔乐农
盛天松
关键词:
人工神经网络
BP学习算法
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