基于神经网络B─P学习算法的采面顶板类型辨识模型  

作　　者：张玉祥[1] 陈庆敏[1] 陆士良[1] 高家胜 王忠新[1] 

机构地区：[1]中国矿业大学,徐州矿务局三河尖煤矿,黑龙江双桦煤矿

出　　处：《矿山压力与顶板管理》1996年第1期66-68,共3页Ground Pressure and Strata Control

摘　　要：神经网络的研究是当今系统工程和人工智能领域前沿课题之一。本文在Ｂ—Ｐ神经网络结构及其学习算法简介的基础上，运用神经网络建立了采面顶板类型辨识的神经网络模型，该模型辨识的正确率达１００％。实例表明，神经网络是用于解决复杂非线性系统辨识问题的有效方法。

关 键 词：神经元网络 B-P学习算法 采面顶板类型 辨识 

分 类 号：TD327.2[矿业工程—矿井建设]