项目来源

江（略）础（略）划（略）科（略））

项目主持人

赵（略）

项目受资助机构

中（略）大（略）

项目编号

B（略）1（略）1（略）

立项年度

2（略）

立项时间

未（略）

研究期限

未（略） （略）

项目级别

省（略）

受资助金额

2（略）0（略）

学科

电（略）

学科代码

未（略）

基金类别

未（略）

关键词

深（略） （略）B（略） （略） （略）S（略）;（略）提（略） （略）警（略）

参与者

修（略）

参与机构

未（略）

项目标书摘要：煤矿（略）的严重自然灾害之一（略）有效的特征，及早识（略）故预警的有效方法。（略）层学习为主，缺乏对（略），同时，由于样本数（略）数少，导致模型泛化（略）杂环境下高维异构的（略）本研究以煤矿瓦斯数（略），以煤矿瓦斯灾害预（略）技术，建立煤矿瓦斯（略）预警模型。(1)本（略）层学习网络模型DB（略）和分类，实验结果表（略）层模型SVM和KN（略）步。利用深层网络进（略），会获得更利用分类（略）方法相比，在分类精（略）合ELM的优势，对（略）BN进行了改进，提（略）BN-ELM在煤矿（略）得到了改良。(3)（略）对样本间时域相关性（略）器数据是典型的时间（略）LSTM模型，在网（略）的相关性，与DBN（略）率又得到了提高。通（略）学习进行煤矿瓦斯数（略）是一个很好的方向，（略）的发生，科学开展矿（略）脱事故带来的不利局（略）用前景。

项目受资助省

江（略）