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2025-03-12 发布于广东
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深度学习在钻孔冲煤量智能识别中的应用

深度学习在钻孔冲煤量智能识别中的应用（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

二、深度学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

定义与发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

深度学习的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

深度学习的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

三、钻孔冲煤量识别技术现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

传统识别技术存在的问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

钻孔冲煤量识别的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

四、深度学习在钻孔冲煤量智能识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

数据准备与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

（1）数据采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

（2）数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

（3）建立数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

深度学习模型的选择与构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

（1）卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

（2）循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

（3）深度信念网络等模型的适用性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

（1）模型训练过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

（2）模型优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

智能识别的实现过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

五、深度学习在钻孔冲煤量智能识别的实际效果与优势分析．．．．．．19

实验结果分析对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

深度学习方法的优势与局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

六、深度学习在钻孔冲煤量智能识别的未来发展趋势与建议．．．．．．21

深度学习在钻孔冲煤量智能识别中的应用（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．22

一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

二、背景知识介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

三、深度学习在钻孔冲煤量智能识别中的应用原理．．．．．．．．．．．．．．23

3.1数据预处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.2深度学习模型的构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.3智能识别过程与结果输出．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

四、深度学习模型的选择与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.1常用深度学习模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.2模型选择与适用性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.3模型参数设置与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

五、实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.1实验数据与预处理过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.2实验设计思路及方案实施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．

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