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J-GLOBAL ID：201602271197848677   整理番号：16A0075641

GA-BPニューラルネットワークモデルとその応用硫化鉱の自然発火傾向分類へ【Powered by NICT】

GA-BP neural network model and its application to spontaneous combustion tendency classification of sulfide ores

著者 (3件)： Yang Fuqiang (Coll. of Resources and Environment,Fuzhou Univ., Fuzhou) ,  Liu Guangning (Coll. of Resources and Environment,Fuzhou Univ., Fuzhou) ,  Guo Lele (Coll. of Resources and Environment,Fuzhou Univ., Fuzhou)
資料名： Ziranzaihai Xuebao  (Ziranzaihai Xuebao)
巻： 24  号： 4  ページ： 227-232  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2132A  ISSN： 1004-4574  CODEN： ZZAXEF  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 硫化鉱の自然発火傾向のレベルの正確な決定は,硫黄に富む鉱山火災防止と安全採掘の設計のための重要な理論的基礎を提供することができる。本論文では,既存の研究結果に基づいて,硫化鉱の自然発火傾向を反映する3の主要指標は,分類モデルの基礎的判別因子,検査,自己加熱温度と自然発火温度における低温下での鉱石試料の酸化増分率を含むと見なすために考慮した。典型的な硫黄鉱山から採取した試料の18群は,解析と計算のための訓練サンプルとした,硫化鉱の自然発火傾向分類のGA-BPニューラルネットワークモデルを構築した。最後に,硫化鉱の自然発火傾向の判別モデルにより,典型的な鉱山からの試料の6グループを判別した。本研究の結果は,測定された試料の6群の平均誤分類率は2.5%であり,優れた予測効果を達成することを示している。それ故,GA-BPニューラルネットワークモデルは,硫黄に富んだ鉱石の自然発火傾向評価の分類を導くために用いることができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 鉱石 ,  鉱山 ,  *硫化鉱 ,  酸化 ,  防火 ,  加熱温度 ,  *自然発火 ,  安全性 ,  低温 ,  硫黄 ,  採掘
準シソーラス用語： *神経回路網モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (8件)： Ga ,  BPニューラルネットワーク ,  モデル ,  応用 ,  硫化鉱 ,  自然発火 ,  傾向 ,  分類