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改进遗传神经网络模型在地下水化学特征组分识别中的应用

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摘要

如何依据矿井突水的标型组分含量来识别其水源所在的水文地质类别是一个很有意义的课题.为克服一般BP神经网络收敛慢和过学习问题,采用改进遗传算法搜索BP神经网络的拓扑结构和学习步数,建立了改进遗传神经网络模型.算例表明,该方法对地下水化学特征组分的识别结果是令人满意的.

著录项

来源
《有色矿冶》 |2006年第1期|3-5,49|共4页
作者
刘丽波; 姜谙男;
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作者单位

大连海事大学,环境与工程学院,辽宁,大连,116026;

大连海事大学,环境与工程学院,辽宁,大连,116026;

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正文语种 chi
中图分类金属元素及其化合物;
关键词
突水; 化学特征组分; 改进遗传算法; BP神经网络; 识别;

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