程珍珍
- 作品数：3 被引量：8H指数：2
- 供职机构：太原理工大学更多>>
- 发文基金：山西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：矿业工程自动化与计算机技术更多>>
- 多传感器数据融合技术在煤矿水害预防中的应用
- 我国是一个煤炭大国,大中小型煤矿星罗棋布,为国民经济的发展提供了有力的能源支持。但是长期以来,煤炭生产一直被安全问题所困扰。在煤矿安全灾害中,煤矿水害与瓦斯并列其首,目前随着井下通风设施的完善,煤矿发生瓦斯事故的概率已经...
- 程珍珍
- 关键词：煤矿突水数据融合D-S证据理论神经网络
- 文献传递
- 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...
- 姚宪华张英梅程珍珍
- 关键词：神经网络D-S证据理论数据融合
- 文献传递
- D-S证据理论在煤矿水害预测中的应用被引量：3
- 2008年
- 针对煤矿井下水灾、水害形成原因的复杂性和不确定性,应用多源数据融和技术,探讨D-S证据理论对多传感器目标识别的不精确推理方法,即通过对一些事件的概率加以约束以建立信任函数而不必究其精确关系,应用D-S证据理论将多传感器所采集到数据进行融合,并根据一定的决策规则,判断出影响煤矿井下的安全状态因子,给出煤矿井下突(透)水预测的评价模型。
- 张英梅程珍珍
- 关键词：D-S证据理论数据融合
