基于粗糙集-神经网络的矿井通风系统可靠性评价仿真研究

摘要：

通过对矿井通风系统可靠性运行状态的跟踪统计和分析,首先建立了一套适合于矿井通风系统可靠性评价指标体系;然后利用人工神经网络与粗糙集理论的优势互补,以粗糙集作为前置处理系统优化指标结构,构建了基于粗糙集-神经网络的通风系统可靠性评价仿真模型,并依此模型进行了实例验证.结果表明,该模型的仿真结论与基于ANN的结论完全吻合,训练效率提高了数百倍.

关键词：通风系统可靠性、评价指标体系、粗糙集(RS)、神经网络(ANN)

所属期刊栏目：25

分类号：N945.17;TP183(系统科学)

资助基金：辽宁省教育厅资助项目202183383

在线出版日期：2005-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：81-86