人工神经网络预测爆破效果  

BLASTING EFFECTS PREDICTED BY ARTIFICIAL NEURAL NET SYSTEM

作　　者：王国立[1] 申英锋[1] 郭冰若[1] 

机构地区：[1]北京矿冶研究总院,北京100044

出　　处：《矿冶》2002年第2期12-15,共4页Mining And Metallurgy

摘　　要：人工神经网络的研究受人脑工作的理论模型的启发 ,以模拟人脑系统的组织方式来构成新型的信息处理系统 ,是探讨多因素、复杂非线性问题因果关系的一种有效数理方法。本文介绍了人工神经网络系统原理 ,并利用多层前馈神经网络及其反传算法 ,建立爆破条件与爆破效果的多元输入与输出间的映射关系 ,实现对矿山岩石爆破效果的预测和控制。The artificial neural net system(ANNS)is a new information processing system upon the organizing way of simulating human brain. It is a valid mathematical met hod of dealing with the causes and effects of multi-factors and complicated nonlinear problem In this paper, the basic principle of ANNS is introduced. And adopting hierarchical feed-forward neural network and feedback algorithm, the rock blasting effects can be predicted and controlled by setting up the reflecting relation between multi-unit input and output factors

关 键 词：计算机 人工神经网络 预测 爆破效果 

分 类 号：TD235.4+6[矿业工程—矿井建设] TD235.4+.7