作者：李爱国,雍煌 单位：广西师范大学 出版：《广西师范大学学报(自然科学版)》2008年第03期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGXSF2008030340 DOC编号：DOCGXSF2008030349 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 煤矿瓦斯涌出量的预测是国内外研究热点之一。将一个矿井中的瓦斯浓度分布视为一个多变量系统，提出了一种集成迭代自生成神经网络EISGNN，将集成学习思想与ISGNN相结合，采用抽样技术，选择数量少且能够反映训练样本集特征的样本训练多个ISGNN，最后将多个分类结果融合，从而得出分类结果。将EISGNN应用于煤矿瓦斯监测中，解决异常瓦斯采样数据检测和丢失瓦斯采样数据估计问题，仿真实验结果表明EISGNN是解决这两个问题的一种有效的方法。

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