具有线性功能函数的神经元在矿井水质类型识别中的应用
  • 【DOI】

    10.3969/j.issn.1001-1986.2002.04.013

  • 【摘要】

    正确识别矿井水质类型对于判断突水水源具有重要的意义.本文以华北某矿井为例,采用具有线性功能函数的神经元(Adaptive Linear Element)方法对来自煤层顶、底板含水层的两种不同水质类型矿井水进行了有效的识别.实际输入的4个未知水样中,经识别两个为顶板水,两个为底板水.神经元学习训练时,其收敛性、收敛速度与步长参数α的选取密切相关.此外,神经元本身也具有一定的抗噪性,这使得神经元在较小... 展开>>正确识别矿井水质类型对于判断突水水源具有重要的意义.本文以华北某矿井为例,采用具有线性功能函数的神经元(Adaptive Linear Element)方法对来自煤层顶、底板含水层的两种不同水质类型矿井水进行了有效的识别.实际输入的4个未知水样中,经识别两个为顶板水,两个为底板水.神经元学习训练时,其收敛性、收敛速度与步长参数α的选取密切相关.此外,神经元本身也具有一定的抗噪性,这使得神经元在较小噪声背景下仍能正常工作. 收起<<

  • 【作者】

    冯利军  李竞生  邵改群 

  • 【作者单位】

    煤炭科学研究总院西安分院/煤田地质229队

  • 【刊期】

    煤田地质与勘探 ISTIC PKU 2002年4期

  • 【关键词】

    神经元  水质类型  识别  收敛性  抗噪性