多数据融合方法用于评价煤矿水害安全状态的研究
为解决煤矿水害预测中对井下安全状态误判和判断的准确性不高等问题，本文提出一种神经网络初步判断和D-S证据理论融合决策判断的煤矿水害预测方法，通过不同传感器信息的有效组合，从不同侧面反映了煤矿井下的安全状态，对每一个子神经网络的输出结果进行归一化处理后，作为证据理论各状态的基本概率分配函数，再用D-S证据理论融合各个证据信息，得出最后结论。仿真实验结果证明，该方法使得目标状态识别率明显提高，不确定性显著降低，提高了井下安全状态判断的准确性。
神经网络 D-S证据理论 数据融合 安全状态 煤矿水害安全
姚宪华 张英梅 程珍珍
太原理工大学,太原 030024
国内会议
哈尔滨
中文
764-767
2009-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）