自组织竞争神经网络在采煤机煤岩界面模式识别中的应用  

Application of self-organizing competitive neural network for shearer to recognize coal-rock interface pattern

作　　者：苏秀平[1,2] 李威[1] 王禹桥[1] 张丽丽[1] 

机构地区：[1]中国矿业大学机电学院,江苏徐州221116 [2]徐州师范大学机电学院

出　　处：《矿山机械》2010年第15期27-30,共4页Mining & Processing Equipment

基　　金：国家863重点项目(2008AA062202)

摘　　要：采煤机煤岩界面识别技术是实现采煤工作面自动化的关键技术之一。利用自组织竞争神经网络对采煤机煤岩界面模式识别进行仿真分析,结果表明,自组织竞争神经网络能对输入向量模式进行正确分类,并能很好地解决采煤机煤岩界面模式识别问题,从而为采煤机煤岩模式识别器的改进提供了技术参考。Coal-rock interface recognition of shearer is one of the key techniques for automation on working faces. Self-organizing competitive neural network was applied to simulate coal-rock interface pattern recognition. Simulation results show that self-organizing competitive neural network can successfully solve coal-rock interface pattern recognition, which offers technical references for improvement of coal-rock interface pattern recognizer of shearer.

关 键 词：采煤机 自组织竞争神经网络 模式识别 煤岩界面 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.4[自动化与计算机技术—控制科学与工程]