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基于概率神经网络的煤矿通风系统故障诊断

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摘要为解决煤矿井下通风系统故障分类问题,本文提出一种基于DPC密度聚类和概率神经网络的故障诊断方法,通过修正后的系统模型和实验数据,提取正常、串联巷道故障、并联巷道故障三种状态的故障特征。利用DPC聚类算法形成标准聚类中心,采用概率神经网络实现多故障分类,剔除奇异数据,提高分类准确率。

作者王宇鑫杨应迪

机构地区安徽理工大学安全科学与工程学院

出处《内蒙古煤炭经济》 2025年第10期13-15,共3页 Inner Mongolia Coal Economy

关键词煤矿通风系统故障诊断聚类算法概率神经网络

分类号 X93 [环境科学与工程—安全科学]

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内蒙古煤炭经济

2025年第10期

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