人工智能神经网络在煤矿瓦斯重大危险源评价中的定量分析

为解决传统经验法评价煤矿重大危险源中人为因素影响和量化难的难题,引入人工智能神经网络,大大减少人为因素影响,使定量分析成为可能。通过分类调查现实煤矿安全状况,采用Delphi法和专家打分法确定网络训练初始数据,得到各指标的网络参数,将被评价煤矿的评价指标输入训练好的网络经过对比运算就可得到煤矿的安全评价值,确定煤矿等级。     

煤矿安全评价问题

煤矿安全评价是辩识和消除煤矿生产系统危险的重要方法,对煤矿企业的安全生产及安全管理都将起到积极的作用。文章简要叙述了煤矿安全评价的一些内容及程序,并就现阶段煤矿安全评价工作的开展提出了一些看法,对如何开展煤矿安全评价,以及在评价工作中应注意的问题提出了一些建议。     

AHP法用于大气环境评价

本文根据ＡＨＰ原理，以ＧＢ３０９５－８２大气环境质量标准作为基础，对大气环境质量进行综合评价。方法快速、简便，适合于多采样点多污染因子的评价任务。     

中外矿山环境规制措施对比研究

随着对环境保护的日益重视,各国在在矿山环境保护实践中采取了一系列规制措,如实施矿山环境影响评价制度和矿山环境许可证制度,设立矿山环境治理恢复基金以及注重矿山闭坑与复垦管理等。与国外典型矿业大国的环境规制措施相比较,我国的矿业环境规制措施有其特点,但在环境保护立法、矿山闭坑管理、公众参与等方面也存在一定的不足之处,需要在借鉴国外先进做法的基础上加以完善。     

宁樟高速公路湖北段建设用地地质灾害危险性现状评估

在对宁樟高速公路湖北段沿线一定范围的地质灾害调查的基础上，从其发育特征、分布范围及成因进行了深入分析，并结合地质灾害的稳定性和危害性进行了危险性现状评估，最后提出了防治对策建议，为拟建项目防治地质灾害提供了依据。     

煤炭可选性评定方法的探讨

分析了影响煤炭可选性的主要因素 ,提出用可选性指数评定煤炭可选性 ,更符合实际生产情况。并且 ,解决了其他评定方法的局限性和“失真”问题。可选性指数计算简单方便 ,易于掌握和使用     

渭河盆地斜坡带稳定性两级模糊综合评判

选用多级模糊综合评判的理论与方法，建立了渭河盆地斜坡带稳定性综合评判模型及评判指标、综合评判计算模型。通过两级模糊综合评判，分选出了与渭河盆地斜坡带稳定性相吻合的稳定带、基本稳定带、次不稳定带和不稳定带，其结果较好地反映出了盆地两侧斜坡带的实际稳定程度。为该区的开发建设之布局等提供科学依据。     

层间滑动构造的定量研究

层间滑动构造是煤矿上普遍存在的一种地质构造，它一般可分为揉皱型、断滑型及断滑型3种类型。结合层滑构造的发育规律建立了一套可行的定量评价指标体系，并借助这些指标进行了模糊综合评判，从而确定了井田不同块段的层滑类型，再利用不同类型的层滑特征及其发育规律指导煤矿构造评价，实现理论与实践的结合与提高。     

改进的BP神经网络在浑河沈阳区段水质评价中的应用

应用神经网络模型对浑河沈阳区段水质进行评价,由于网络的改进有效地提高了训练的速度、节省训练时间,并且提高了评价的准确性,说明该方法为水质评价提供了一种快捷有效的评价方法。     

矿产资源竞争力及其评价指标体系

对矿产资源竞争力的概念及其评价指标体系进行了深入系统的分析研究，提出了各种评价指标的量化方法，指出矿产资源的竞争力是由其内在素质和外部环境影响的综合体现，矿产资源竞争力的评价应以矿产资源禀赋条件为基础，以市场需求趋势预测为主要依据，在投资环境，生态环境等因素的作用下，评价其将资源优势转化为经济优势的能力。