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文献
J-GLOBAL ID：202202284651297386
整理番号：22A0499630
因子分析とRBFニューラルネットワークに基づく炭鉱の屋根における水伝導性破砕帯の高さに対する予測モデル【JST・京大機械翻訳】
A prediction model for the height of the water-conducting fractured zone in the roof of coal mines based on factor analysis and RBF neural network
Bi Yaoshan
(State Key Laboratory of Mining Response and Disaster Prevention and Control in Deep Coal Mines, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China)
,
Bi Yaoshan
(School of Earth and Environment, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China)
,
Wu Jiwen
(School of Earth and Environment, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China)
,
Zhai Xiaorong
(School of Earth and Environment, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China)
,
Huang Kai
(School of Earth and Environment, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China)
資料名：
Arabian Journal of Geosciences
(Arabian Journal of Geosciences)
巻： 15 号： 3 ページ： 241 発行年： 2022年
JST資料番号： W4050A ISSN： 1866-7511 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： ドイツ (DEU) 言語： 英語 (EN)
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