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<HTML><HEAD><TITLE>神经网络在矿井设计中的应用</TITLE>
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<P align=center>神经网络在矿井设计中的应用</P></FONT><FONT face=楷体_GB2312 lang=ZH-CN>
<P align=center>潘棋</P></FONT></B><FONT face=楷体_GB2312 lang=ZH-CN size=3>
<P align=center>(贵州工业大学采矿系，贵阳：550003)</P></FONT><FONT face=楷体_GB2312
lang=ZH-CN><B>
<P align=center>何顺堂</P></B></FONT><FONT face=楷体_GB2312 lang=ZH-CN size=3>
<P align=center>(贵州省煤矿设计研究院，贵阳：550003)</P></FONT><B><FONT face=宋体 lang=ZH-CN
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<P align=justify></FONT><FONT lang=ZH-CN size=3>摘 要</FONT><FONT
face=楷体_GB2312 lang=ZH-CN size=3>
</B>本文综合运用人工神经网络知识的获取方法及变权分析法，建立了矿井设计方案优化选择的数学模型，使得矿井设计理论依据更加充分，结论更切合实际。</FONT></P><B>
<P align=justify><FONT lang=ZH-CN size=3>关键词</B> </FONT><FONT face=楷体_GB2312
lang=ZH-CN size=3>矿井设计；人工神经网络；变权分析</FONT></P><B>
<P align=justify><FONT face=宋体 lang=ZH-CN size=3>中国图书资料分类号</FONT></B><FONT
face=宋体 lang=ZH-CN size=1> </FONT><FONT face=宋体 lang=ZH-CN
size=3>TD211；TD214</P>
<P
align=justify>矿井设计是一项复杂的系统工程，具有多指标、多因素等特点，且各指标因素又有定性与定量之分，这就给进一步分析带来更高的要求。在矿井设计中，不管是采用数值分析、灰关联分析、模糊数学等方法，都需要大量影响因素的定量指标，定量化分析是发展的必然趋势。本文应用人工神经网络知识对定性指标进行量化，方法简便易行，并从实例中得到肯定。在矿井设计中除考虑各目标因素的要求外，还必须考虑各目标的重要程度，即权重。综合评价指标的权重与客观实际密切相关，就技术与经济条件而论，二者的权重会因实情而不断变化，权重的确定恰当与否直接影响决策效果，本文结合变权分析法优选设计方案的结果更符合客观实际。</P></FONT><FONT
face=宋体 lang=ZH-CN><B>
<P align=justify>1 人工神经网络<SUP>[1]</P></SUP></B></FONT><FONT face=宋体 lang=ZH-CN
size=3>
<P
align=justify>人工神经网络是一种模仿人类神经的数学模型，它是一种具有实时学习与知识获取能力的人工智能计算法。它可以把高层空间上的逻辑概念或定性描述转换成数值数据，这种转换可用一种编译器来完成，编译器F是一个从符号空间S到［0，1］区间D的映射函数：</P>
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