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神经网络在矿井突水水源判别中的应用

吴岩  余智超  
【摘要】:提出了一种采用改进的SOM神经网络对矿井突水水源进行判别的方法。该方法把水质中的Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO24-和HCO-3等7种离子的含量作为判断因素,结合改进的SOM神经网络模型,对20个水源样品进行分类。实验结果表明,该方法的误判率为0,能够准确地判别矿井突水水源。

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