【摘 要】
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针对冲击地压原始检测信息不完整及不精确的问题,采用信息融合技术来优化组合同源多通道的检测信息.通过ROCK600-50三轴实验系统,获取同源多通道的抗压强度信息,采用加权平均
【机 构】
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黑龙江科技大学,黑龙江科技大学电气与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51674109）,哈尔滨市科技创新人才项目（2017RAQXJ114）
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针对冲击地压原始检测信息不完整及不精确的问题,采用信息融合技术来优化组合同源多通道的检测信息.通过ROCK600-50三轴实验系统,获取同源多通道的抗压强度信息,采用加权平均法与RBF神经网络分组融合检测的抗压强度信息,分析融合结果和最大融合误差与基于BP神经网络的融合情况.所构建的三个神经网络的最大融合误差分别为0.0050、0.0142和0.0062,预测的准确率显著提高.该方法对同源多通道抗压强度信息的融合较好,融合精度较高,为冲击地压的准确预测提供了参考依据.
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