【摘 要】
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将非线性理论中的自组织建模技术和人工神经网络方法相结合，对矿井构造复杂程度进行评价和预测，方法简捷，可靠性高。用该方法对辛置井田构造复杂程度进行评价预测，经已采区验证，评
【机 构】
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中国矿业大学!徐州，221008,西安矿业学院!西安，710054,西安矿业学院!西安，710054
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将非线性理论中的自组织建模技术和人工神经网络方法相结合，对矿井构造复杂程度进行评价和预测，方法简捷，可靠性高。用该方法对辛置井田构造复杂程度进行评价预测，经已采区验证，评价的准确率达90％以上。
Combining the self-organizing modeling technique and artificial neural network method in nonlinear theory, the complexity of mine structure is evaluated and predicted. The method is simple and reliable. This method is used to evaluate the structural complexity of Xinzhi Minefield. After the mining area has been verified, the accuracy of the evaluation reaches over 90%.
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