矿山压力现象神经网络聚类研究  

Method of self organization nerve network cluster analysis for underground pessure

作　　者：谭云亮[1] 宋扬[1] 王泳嘉[1] 

机构地区：[1]山东矿业学院,东北大学

出　　处：《矿山压力与顶板管理》1995年第3期168-170,共3页Ground Pressure and Strata Control

摘　　要：本文建立自组织映射无监督学习的神经网络聚类分析模型，并对回采巷道分类指标进行了聚类分析。分析表明，该方法所得到类别中的指标均以相同或相近的侧面来反映巷道的属性，具有较强的聚类识别能力，这为深入研究矿山压力问题提供了新途径。his paper established the model of self organization nerve network cluster analysis,andcarried out the cluster analysis-for the index ofactual mining roadway classfication.Theresults indicated that the index obtained by usingthe method may reflect the attribute of the roadwav in the same or similar way,and the s better ability of cluster.It given a new way todeeply study the underground pressure.

关 键 词：神经网络 聚类分析 矿山压力 

分 类 号：TD31[矿业工程—矿井建设]