研究目的
通过多标准电光系统检测紧急和预警情况的神经网络算法构建方法定义。
研究成果
研究得出结论：神经网络在预测和识别煤矿紧急及预警状况方面具有显著优势。该研究提出了一种用于预测此类状况的神经网络算法结构，并定义了受控气体的阈值限值。建议进一步研究以开发用于识别这些状况成因的神经网络。
研究不足
该研究聚焦于煤矿预测情境下神经网络算法的理论开发及其结构，未涵盖所提算法的实际实施与测试。
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[IEEE 2019年第20届微纳技术与电子器件青年专家国际会议(EDM) - 俄罗斯阿尔泰共和国埃尔拉戈尔 (2019.6.29-2019.7.3)] 2019年第20届微纳技术与电子器件青年专家国际会议(EDM) - 基于多准则电光系统检测紧急及预警情况的神经网络算法构建方法研究
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[IEEE 2019年第20届微纳技术与电子器件青年专家国际会议(EDM) - 俄罗斯阿尔泰共和国埃尔拉戈尔 (2019.6.29-2019.7.3)] 2019年第20届微纳技术与电子器件青年专家国际会议(EDM) - 基于多准则电光系统检测紧急及预警情况的神经网络算法构建方法研究
DOI：10.1109/edm.2019.8823272
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
通过多准则光电系统检测紧急及预警情况的神经网络算法构建方法已确定。对煤矿中情况预测与识别进行了分析，研究了两种情况预测方法——自回归与神经网络，并确定了神经网络在情况预测中的优势。同时分析了两种情况识别方法：基于单一气体浓度变化动态和基于多种气体浓度比例。制定了煤矿情况分类标准，明确了可允许浓度限值：甲烷≤2%、一氧化碳≤0.0017%、二氧化碳≤1%、煤尘≤150 mg/m3。计算了煤矿情况的临界浓度值，建议采用MatLab进行神经网络建模，提出了构建煤矿情况预测神经网络算法的方法，并设计了用于煤矿情况预测的神经网络结构。
作者：
Andrey I. Kin，Alexey Yu. Sidorenko，Anton I. Sidorenko，Sergey A. Lisakov，Eugene V. Sypin
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