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粗集-RBF神经网络在瓦斯突出预测中的应用
引用本文:曹晶秀,彭泓,王斌. 粗集-RBF神经网络在瓦斯突出预测中的应用[J]. 计算机测量与控制, 2011, 19(8)
作者姓名:曹晶秀  彭泓  王斌
作者单位:1. 呼伦贝尔学院计算机科学与技术学院,内蒙古呼伦贝尔,021008
2. 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛,125105
基金项目:国家自然科学基金(50874059)
摘    要:煤矿瓦斯突出是威胁煤矿安全生产的主要因素之一:瓦斯突出预测的关键是信息的采集,传输和处理;通过DSP技术和粗集-RBF神经网络结合的方法,完成了对瓦斯突出预测系统的设计;该系统设计了基于DSP和无线传感器网络的信息采集和传输系统和粗集-RBF神经网络;信息传输采用无线网络和CAN总线相结合的方式,极大地提高了信息传输的质量和效率;利用MATLAB对粗集-RBF神经网络进行了建模和仿真,选取了4个与瓦斯突出有关的影响指标,对具体的瓦斯突出样本进行了预测,准确预测出了瓦斯突出。

关 键 词:粗集-RBF神经网络  瓦斯突出  DSP  无线传感器网络  

Application of Rough set&RBF Network in Gas Outburst Prediction System
Cao Jingxiu,Peng Hong,Wang Bin. Application of Rough set&RBF Network in Gas Outburst Prediction System[J]. Computer Measurement & Control, 2011, 19(8)
Authors:Cao Jingxiu  Peng Hong  Wang Bin
Affiliation:Cao Jingxiu1,Peng Hong2,Wang Bin2(1.School of Computer Science and Technology,Hulunbeier University,Hulunbeier 021008,China,2.Faculty of Electrical and Engineering,Liaoning Technical university,Huludao 125105,China)
Abstract:Coal mine gas outburst is one of the main factors which is a threat to safety production.The key of Gas Outburst prediction is information collection,transmission and processing.The design of gas outburst prediction system is completed by the method of combining DSP technology and the rough set&RBF neural network.The system has designed information acquisition and the transmission system based on DSP and the wireless sensor network and the rough set&RBF network.A combination of wireless networks and CAN Bus...
Keywords:rough set&RBF network  gas outburst  DSP  wireless sensor network  
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