地下矿山采掘计划神经网络专家系统研究

针对地下矿山编制采掘计划的特点，遵循理论联系实际的原则，将人工神经网络、专家系统以及CAD和运筹学的优化技术有机地结合起来，研制开发了一个辅助生产矿山编制采掘计划的计算机人工神经网络专家系统，经实际应用，收到了良收效果。     

一个基于神经网络的配矿专家系统

介绍了宝钢配矿专家系统。该系统基于神经网络建立配矿模型,能准确预测烧结矿质量,并能根据对质量要求产生优化的配矿方案,系统的实际应用已产生显著的经济效益。     

基于神经网络的采矿方法选择专家系统的研制

针对采矿方法方案选择的特点，本文将人工神经网络和专家系统技术结合起来，设计并开发了用于采矿方法方案选择的专家系统；阐述了其设计原理及组成。系统的初步运行表明，将神经网络和专家系统技术引入到矿业中来，是切实可行的。     

基于神经网络的连铸保护渣设计专家系统的研究

首次将人工神经网络技术应用于连铸保护渣的设计、性能评价,开发了基于神经网络的连铸保护渣设计专家系统,并成功地应用于保护渣的研究和生产。     

高炉异常炉况神经网络专家系统

采用神经网络来表达高炉专家系统的模糊规则及其隶属函数，生成的网络用于实现模糊推理，从而实现自动修改隶属函数，模拟模糊规则。采用本系统可实现快速的无匹配模糊推理并具有较强的学习能力。     

基于神经网络的高炉异常炉况判断专家系统

采用反向传播网络作为推理机,构造了高炉异常炉况判断专家系统,该系统具有良好的自学习功能和联想记忆功能.系统采用离线学习方式,在线运行时,可将高炉操作实绩存入知识库,作为进一步学习的样本,从而提高了系统精度和联想能力.     

浅述专家系统在矿山安全方面应用研究的现状与展望

在参阅了大量国内外资源的基础上，综述了专家系统在国内外矿山安全方面应用研究的现状及未来的发展趋势。     

专家系统及神经网络在高炉炼铁中的应用

借助于专家系统实现对高炉炉况的描述和控制，是当今高炉实现计算机控制技术的发展方向。社会网络可以解决高炉专家系统最困难的知识获取与推理能力弱等问题，并适合于对高炉分布数据进行模式识别。专家系统与神经网络有互补的作用。     

露天矿山开拓运输方式及设备选型专家系统

以知识、经验和事实为基础，以美国推理公司(Inference Company)所开发的专家系统框架Xi-Plus为工具，并结合计算机系统模拟方法，研制开发了露天矿山开拓运输方式及设备选型专家系统，从而为露天矿设计和设备选型提供了一种比较经济实用的方法。     

矿山开采专家系统研究

论述了矿山开采专家系统的结构、系统开发与设计、知识获取等问题。特别介绍了本系统采用的人工神经网络知识获取新方法。     

基于BP神经网络的矿山投资项目风险评判

随着矿山投资热度的提高，人们越来越重视矿山投资项目的风险评判。但矿山投资项目的风险评判相当复杂，传统的回归分析方法并不能取得令人满意的效果。而神经网络方法由于有超强的学习、容错性能，对解决非线性问题的效果较好。因此文章认为用BP神经网络系统对矿山投资项目的风险评判结果是比较理想的。     

矿山项目设计规模的探讨

矿山项目设计规模的确定涉及矿山的资源因素、技术因素、外部因素、市场及风险因素等,分析了矿山项目设计规模的主要影响因素,探讨了合理确定矿山项目设计规模的步骤与原理.     

用神经网络评价矿山经营状况

本文视矿山经营状况的评价为多目标决策问题，提出了基于神经网络的矿山经营状况综合评价方法，阐述了该方法的基本原理，并结合实例说明了其应用。     

高炉炉况判断神经网络专家系统

在深入分析高炉冶炼特点的基础上,提出泛化特性和自适应特性是高炉炉况判断系统稳定有效运行的2个重要特性.设计了增进系统泛化特性和自适应特性的方案,并相应开发出一套炉况判断专家系统.开发的系统在高炉上运行获得了满意效果.     

高炉参数学习用模糊神经网络专家系统

用模块化模糊神经网络模型进行参数学习专家系统的研究是根据不同的炉况类型及其相关主变量将整个参数学习模型分解的几个结构相似的子模糊神经网络的模型。其中,子神经能够模拟诊断推理过程,动态地进行特征数据的权重、模糊等级的界限值和规则可信度的调整。采用该方法对现场采集的数据进行实验。结果表明同该方法具有较好的学习效果。     

应用神经网络分析矿山损失贫化

本文提出了分析矿山损失贫化原因的神经网络方法，阐述了其算法原理及其相应的神经网络模型，结合实例说明了该方法的应用。     

神经网络高炉炉况预测与判断专家系统

将神经网络与传统专家系统有机地结合,建立了用于高炉炉况预测与判断的神经网络专家系统。该系统命中率高、适应性强,且具有良好的自学习功能。     

高炉异常炉况判断专家系统及神经网络的实现

提出高炉异常炉况判断专家系统原理及实现方法.针对一般专家系统知识获取\     

神经网络专家系统的状态识别、知识表示和求解策略

将神经网络与人工智能技术相结合,提出了1种新型的知识表示的形式化描述和知识单元。知识通过模式分类导入,并用IMSBP和(B-B)BP调节2种不同类型的权。在此基础上提出了神经网络的双向求解策略。以加热炉控制验证了其可行性。