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黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11511408)

作品数：2 被引量：15H指数：2
相关作者：史庆军张春玲杨松涛戚常林刘阳更多>>
相关机构：佳木斯大学更多>>
发文基金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目更多>>
相关领域：矿业工程更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇矿业工程

主题

  • 2篇瓦斯
  • 1篇涌出
  • 1篇涌出量
  • 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篇群算法
  • 1篇子群
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇瓦斯突出
  • 1篇瓦斯涌出
  • 1篇瓦斯涌出量
  • 1篇网络
  • 1篇向量机
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群算法
  • 1篇煤与瓦斯突出
  • 1篇概率神经网络

机构

  • 2篇佳木斯大学

作者

  • 2篇史庆军
  • 1篇戚常林
  • 1篇刘阳
  • 1篇杨松涛
  • 1篇张春玲

传媒

  • 2篇佳木斯大学学...

年份

  • 1篇2011
  • 1篇2009
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于最小二乘支持向量机的煤矿瓦斯预测被引量：10
2011年
瓦斯涌出量受多种自然因素和开发技术的影响,是一个非线性、高维的问题.提出了改进的PSO算法与LSSVM算法相结合对瓦斯涌出量进行预测的新方法.实验结果表明,该模型预测精度更高,泛化能力更强.
史庆军戚常林杨松涛张春玲
关键词：瓦斯涌出量最小二乘支持向量机粒子群算法
概率神经网络在煤与瓦斯突出中的应用被引量：5
2009年
为准确预测矿井煤与瓦斯突出的危险性,针对小样本情况下BP神经网络泛化能力低的缺点,采用概率神经网络对煤与瓦斯突出的危险性进行预测.该模型的预测准确性高,能有效地预测煤与瓦斯突出的危险性.
刘阳史庆军
关键词：煤与瓦斯突出概率神经网络BP
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