岩石可爆性神经网络研究
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摘要: 应用人工神经网络系统理论，采用机器学习的方法，建立了岩石的可爆性指数与岩体的爆炸漏斗体积Ｖ、大块率Ｋ＿１、平均合格率Ｋ＿２、小块率Ｋ＿３和波阻抗Ｚ之间的非线性映射关系，并将其用神经网络、网络连接权值矩阵和节点阈值向量分布式表达出来。对于新的岩石，网络采用并行推理的方法预报出其可爆性。实践表明，神经网络方法科学、具有较强的非线性动态处理的能力。
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