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带队力压微软、谷歌、FB三大巨头夺得全球竞赛冠军，孙剑是著名的图像识别深度残差网络ResNet发明人之一，拥有超过40项专利，顶级学术会议和期刊上发表学术论文100余篇。
据科技宣布讣告，该公司首席科学家、广视研究院院长孙剑因突发疾病抢救无效去世，享年45岁。 作为资深的人工智能领域专家，孙剑的去世是我国科技界的一大损失。 孙剑主要研究计算机摄影学、人脸识别等技术，他发明的残差网络技术力压微软、谷歌、FB三巨头，在世界大赛中胜出。 此外，孙剑还拥有40多项专利技术，发表权威论文100多篇。 孙剑毕业于西安交通大学，完成了学士、硕士和博士学位的学习。
在毕业后，他进入著名的微软亚洲研究院，通过自己的不断努力，担任微软研究院首席研究员，主要从事计算机摄影学和人脸识别等研究，取得了骄人的成绩。 在孙剑的不断创新和奋斗下，逐渐在人工智能领域崭露头角，并得到业界的认可，为自己的事业发展奠定了坚实的基础。 孙剑于1976年10月~2022年6月14日毕业于西安交通大学人工智能机器人研究所。
生前是矿山首席科学家，世界研究院院长，全面负责世界技术开发，发展成为世界最大规模的计算机视觉研究院。 在孙建博士的指导下，矿石研究院开发出包括移动端在内的高效卷积是神经网络。 开源深度学习框架、天元AI生产力平台等多项创新技术引领前沿人工智能APP应用。 孙剑博士的主要研究方向是计算机视觉和计算机摄影学，拥有40多项专利，2022年以来在顶级科学学术研讨会和期刊上发表学术论文100多篇。
孙建博士是世界人工智能领域著名科学家，西安交通大学优秀毕业生，西安交通大学人工智能学院首任院长，为世界人工智能发展做出了里程碑式的贡献。
在这个领域发表了特别多的论文，而且参加了很多研讨会，而且也做出了特别多的贡献，是一个科研工作者，也获得了特别多的奖项，也培养了很多人才。
中国矿业大学是211大学但不是985大学，属于教育部直属的全国重点大学，是教育部与江苏省、国家安全生产监督管理总局共建高校，是首批列入国家211工程院校之一。
在很多平台上面发表了学术论文，将近发表了100多篇，而且还获得了最佳论文奖，而且也是很多国家重点计划的重点负责人，也培育了很多人才。
火影忍者带土在2023年的1月份下架。在火影忍者手游中，宇智波带土「忍界大战」是9月份的高招的s忍者。游戏中下架高招s忍者的时间一般为4个月左右，也就是在2023年的1月份下架
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矿山机械 一直都是北大核心期刊，现在位于2011版北大核心期刊目录“TD（除TD82） 矿业工程（除煤矿开采）类核心期刊表”位置12.矿山机械复合影响因子： 综合影响因子： 主办： 洛阳矿山机械工程设计研究院周期： 月刊出版地：河南省洛阳市语种： 中文;开本： 大16开ISSN： 1001-3954CN： 41-1138/TD邮发代号： 36-21历史沿革：现用刊名：矿山机械创刊时间：1973核心期刊：中文核心期刊(2011)中文核心期刊(2008)中文核心期刊(2004)中文核心期刊(2000)中文核心期刊(1996)中文核心期刊(1992)
该刊被以下数据库收录：北京大学《中文核心期刊要目总览》来源期刊：1992年(第一版), 1996年(第二版)期刊荣誉：Caj-cd规范获奖期刊北京大学《中文核心期刊要目总览》来源期刊：1992年(第一版), 1996年(第二版)期刊荣誉：Caj-cd规范获奖期刊
《中国矿山工程》这个杂志目前什么核心期刊也不是的。就是 普通期刊。是由 中国有色工程有限公司主办的，算是 普通 国家级期刊。
人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能;计算机科学;发展方向
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2人工智能的应用领域
人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3人工智能的发展方向
人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
4结语
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
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能写好的。学术论文是某一学术课题在实验性、理论性或观测性上具有新的科学研究成果或创新见解和知识的科学记录；或是某种已知原理应用于实际中取得新进展的科学总结，用以提供学术会议上宣读、交流或讨论；或在学术刊物上发表；或作其他用途的书面文件。学术论文应提供新的科技信息，其内容应有所发现、有所发明、有所创造、有所前进，而不是重复、模仿、抄袭前人的工作。
采矿工程毕业设计论文
采矿工程是一个国家的重要产业,采矿工程直接关系到国家资源、能源的正常供应和使用安全。以下是专门为你收集整理的采矿工程毕业设计论文，供参考阅读！
采矿工程方法优化研究
【摘要】采矿工程中的许多方法都是可以优化的，比如采矿工程中的开拓系统和采矿方法。这些方法优化问题，由于决策变量众多，并且不同情况的所起的作用不同，导致多数问题都是复杂的非线性化问题，不仅如此变量之间的联系有时很难用确切的数学模型或者数学表达式表达出来。因此我们考虑到可以利用计算机技术和人工智能的技术来实现采矿工程中方法的优化问题，比如遗传算法，神经网络等，本文从上述几种技术角度，结合实际例子探讨了采矿工程方法的优化问题。
【关键词】采矿工程;优化;采矿方法
采矿工程中的许多问题的决策和方法的优化，都是多决策变量问题。以往对这种问题的处理方式都是采用单一变量法，即采用固定其他变量使其值保持不变，通过变化某一变量来探索这一变量对目标函数或目标问题结果的影响，从而找出最优解。虽然这种方式大大简化了这种多变量问题的求解方式，但是它忽略了各个变量之间的相互关系，以及他们之间的相互作用对最终结果的影响，因此所得的结果并不是真正的最优值。为了求得真正的最优解，需要同时改变各决策变量，探索他们在这种情况下和目标的关系以及的对目标结果的影响，从而找出综合最优值。
1、优化方法
遗传算法的定义
遗传算法是一种自适应优化的方法。这种方法基于生物进化的原理，它模拟了生物进化的步骤，将繁殖、杂交、变异、竞争和选择等概念引入到算法中。[1]通过对一组可行解的维持和重新组合，在多决策变量共同作用的条件下，改进可行解的移动轨迹曲线，最终使它趋向最优解。这种方式是模拟生物适应外界环境的遗传变异机理，克服了传统的单决策变量法容易导致的局部极值的缺点，是一种全局优化算法。
神经网络的定义
人脑思维方式的一大特点就是：通过多个神经元之间的同时的相互作用来动态完成信息的处理。人工神经网络就是模拟人脑思维的这种方式，通过计算机来完成一个非线性的动力学系统，可以实现信息的分布式存储和并行协同处理。
遗传算法与神经网络协同优化
由于采矿工程的问题很难用一个显式来表示，所以我们可以利用人工神经网络强大的非线性映射能力建立决策变量和目标函数的关系，实现对问题的显式化，然后用遗传算法对这个目标函数的决策变量进行搜索和寻优，搜索到后就输入之前已经建模好的神经网络，网络将自动进行学习和匹配，从而我们可以计算出目标函数对该组决策变量的适应性，然后根据适应性进行遗传变异操作，反复多次后即可寻得最优解。
2、优化实例
遗传算法在矿石品位优化中的应用
遗传算法是由原始数据，模拟优胜劣汰的方式通过反复迭代获得最优解，在这里实质上是随机生成一组矿石品位，利用自适应的技术调整品位，经过反复迭代计算，逐步逼近最优解。
(1)编码：用定长字符代表遗传中的基因，在这里表示某种特定品位，编码顺序依次为边界品位、最小工业品位、原矿品位和精矿品位。[2]
(2)初始群体：每次迭代的初始群体由上一次迭代生成，第一次的初始群体随机生成，每个群体包含的个体数确定。
(3)适应度：自然界中的适应度是生物个体对自然界的适应程度，适应度大，那么它存活下来的可能性就大。类似的这里的适应度是衡量个体优劣的指标，可以驱动遗传算法的优化，本例中的适应度取不同品位的矿石所能取得的净现值。
(4)复制和交换：根据达尔文进化论，适应性强的个体容易生存下来，那么他们的有利性征就被保留了，同样的不利性征就被淘汰了，适应性强的个体他们的后代跟他们的相似度会比较高，在遗传算法中可以用复制来代表这一部分;交换就是指上一代多个个体的部分基因相互置换产生新个体。
(5)突变：遗传算法中产生新个体的又一手段，通过求补运算完成。
(6)终止条件：遗传算法是迭代运算，在迭代到符合某一要求时停止，一般都是当群体的平均适应度或最大适应度变化平稳时，迭代终止。
采矿工程优化实例
本处选择山东莱芜铁矿施工时的填充材料刚度与采场结构参数的优化问题来说明一下神经网络和遗传算法的具体应用。
山东莱芜铁矿谷家台矿区矿体赋存于大理岩与闪长岩的.接触带中，上部为第四系和第三系所覆盖，全部为隐伏矿体，矿脉地理结构十分复杂。[3]上部有河流流过，虽然河流和矿带之间有第三系的红板岩，但是由于局部天窗的分布，导致水层和第四系砂砾石层和灰岩层接触，隔水效果不好。由于灰岩层的含水性，导致这部分成为承压含水层。复杂的地质背景给开矿带来了巨大的难度，为了实现不改河、不疏干、不搬迁、不塌陷、不还水的“五不”方针，最终决定的开矿方案是采用矿体近顶板大理岩注浆补漏堵水措施与阶段空场嗣后胶结充填采矿方法相结合的综合治水方案。制约这一方案顺利实施的两个重要因素就是充填材料刚度与采场结构参数的优选问题。
设矿房宽度为Bf，填充体刚度为EC，бt为上盘出现的最大拉应力。推测得出：从安全性角度考虑，矿房宽度Bf越小，填充体刚度EC越大，则上盘出现的拉应力越小，施工越可靠;从经济型角度考虑，矿房宽度越大，填充刚度越小越经济，可以看出两者是相对的，我们要在这之间找一个最佳匹配值。使得上盘出现的拉应力小于但又接近于大理岩的抗拉强度。
先通过神经网络建立决策量Bf、EC和目标бt的映射关系，然后用遗传算法搜索最佳匹配，得到结果Bf=，EC=，бt=，最后进行的结果的合理性验证，表明这个结果是令人满意的。
3、结论
作为现阶段比较先进的计算智能和人工智能技术，遗传算法和神经网络着重于通过迭代算法和非线性映射来求得问题的最优解。由于绝大多数矿场的复杂条件导致采矿工程中的许多问题和方法的决策存在众多的决策变量，并且多数变量和目标量的关系都是非线性的，这些特点使得遗传算法和神经网络等现代先进智能技术能很好的运用到采矿工程的优化中去，通过文章研究和实例证明，对于采矿工程的方法优化，遗传算法和神经网络能起到很好的效果，随着这些技术的进步，他们将会为采矿工程的优化方面提供更有力的帮助。
参考文献
[1]李云，刘霁.神经网络与主元分析在采矿工程中的应用[J].中南林业科技大学学报，2010，30(6)：140-146.
[2]张磊，柴海福.浅谈人工神经网络在采矿工程中的应用[J].学术探讨，2008，(6)：172.
[3]刘加东，陆文，路洪斌.浅谈采矿方法的优化选择[J].IM&P化工矿物与加工，2009，(1)：25：27.
采矿工程毕业设计论文
采矿工程是一个国家的重要产业,采矿工程直接关系到国家资源、能源的正常供应和使用安全。以下是专门为你收集整理的采矿工程毕业设计论文，供参考阅读！
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【摘要】采矿工程中的许多方法都是可以优化的，比如采矿工程中的开拓系统和采矿方法。这些方法优化问题，由于决策变量众多，并且不同情况的所起的作用不同，导致多数问题都是复杂的非线性化问题，不仅如此变量之间的联系有时很难用确切的数学模型或者数学表达式表达出来。因此我们考虑到可以利用计算机技术和人工智能的技术来实现采矿工程中方法的优化问题，比如遗传算法，神经网络等，本文从上述几种技术角度，结合实际例子探讨了采矿工程方法的优化问题。
【关键词】采矿工程;优化;采矿方法
采矿工程中的许多问题的决策和方法的优化，都是多决策变量问题。以往对这种问题的处理方式都是采用单一变量法，即采用固定其他变量使其值保持不变，通过变化某一变量来探索这一变量对目标函数或目标问题结果的影响，从而找出最优解。虽然这种方式大大简化了这种多变量问题的求解方式，但是它忽略了各个变量之间的相互关系，以及他们之间的相互作用对最终结果的影响，因此所得的结果并不是真正的最优值。为了求得真正的最优解，需要同时改变各决策变量，探索他们在这种情况下和目标的关系以及的对目标结果的影响，从而找出综合最优值。
1、优化方法
遗传算法的定义
遗传算法是一种自适应优化的方法。这种方法基于生物进化的原理，它模拟了生物进化的步骤，将繁殖、杂交、变异、竞争和选择等概念引入到算法中。[1]通过对一组可行解的维持和重新组合，在多决策变量共同作用的条件下，改进可行解的移动轨迹曲线，最终使它趋向最优解。这种方式是模拟生物适应外界环境的遗传变异机理，克服了传统的单决策变量法容易导致的局部极值的缺点，是一种全局优化算法。
神经网络的定义
人脑思维方式的一大特点就是：通过多个神经元之间的同时的相互作用来动态完成信息的处理。人工神经网络就是模拟人脑思维的这种方式，通过计算机来完成一个非线性的动力学系统，可以实现信息的分布式存储和并行协同处理。
遗传算法与神经网络协同优化
由于采矿工程的问题很难用一个显式来表示，所以我们可以利用人工神经网络强大的非线性映射能力建立决策变量和目标函数的关系，实现对问题的显式化，然后用遗传算法对这个目标函数的决策变量进行搜索和寻优，搜索到后就输入之前已经建模好的神经网络，网络将自动进行学习和匹配，从而我们可以计算出目标函数对该组决策变量的适应性，然后根据适应性进行遗传变异操作，反复多次后即可寻得最优解。
2、优化实例
遗传算法在矿石品位优化中的应用
遗传算法是由原始数据，模拟优胜劣汰的方式通过反复迭代获得最优解，在这里实质上是随机生成一组矿石品位，利用自适应的技术调整品位，经过反复迭代计算，逐步逼近最优解。
(1)编码：用定长字符代表遗传中的基因，在这里表示某种特定品位，编码顺序依次为边界品位、最小工业品位、原矿品位和精矿品位。[2]
(2)初始群体：每次迭代的初始群体由上一次迭代生成，第一次的初始群体随机生成，每个群体包含的个体数确定。
(3)适应度：自然界中的适应度是生物个体对自然界的适应程度，适应度大，那么它存活下来的可能性就大。类似的这里的适应度是衡量个体优劣的指标，可以驱动遗传算法的优化，本例中的适应度取不同品位的矿石所能取得的净现值。
(4)复制和交换：根据达尔文进化论，适应性强的个体容易生存下来，那么他们的有利性征就被保留了，同样的不利性征就被淘汰了，适应性强的个体他们的后代跟他们的相似度会比较高，在遗传算法中可以用复制来代表这一部分;交换就是指上一代多个个体的部分基因相互置换产生新个体。
(5)突变：遗传算法中产生新个体的又一手段，通过求补运算完成。
(6)终止条件：遗传算法是迭代运算，在迭代到符合某一要求时停止，一般都是当群体的平均适应度或最大适应度变化平稳时，迭代终止。
采矿工程优化实例
本处选择山东莱芜铁矿施工时的填充材料刚度与采场结构参数的优化问题来说明一下神经网络和遗传算法的具体应用。
山东莱芜铁矿谷家台矿区矿体赋存于大理岩与闪长岩的.接触带中，上部为第四系和第三系所覆盖，全部为隐伏矿体，矿脉地理结构十分复杂。[3]上部有河流流过，虽然河流和矿带之间有第三系的红板岩，但是由于局部天窗的分布，导致水层和第四系砂砾石层和灰岩层接触，隔水效果不好。由于灰岩层的含水性，导致这部分成为承压含水层。复杂的地质背景给开矿带来了巨大的难度，为了实现不改河、不疏干、不搬迁、不塌陷、不还水的“五不”方针，最终决定的开矿方案是采用矿体近顶板大理岩注浆补漏堵水措施与阶段空场嗣后胶结充填采矿方法相结合的综合治水方案。制约这一方案顺利实施的两个重要因素就是充填材料刚度与采场结构参数的优选问题。
设矿房宽度为Bf，填充体刚度为EC，бt为上盘出现的最大拉应力。推测得出：从安全性角度考虑，矿房宽度Bf越小，填充体刚度EC越大，则上盘出现的拉应力越小，施工越可靠;从经济型角度考虑，矿房宽度越大，填充刚度越小越经济，可以看出两者是相对的，我们要在这之间找一个最佳匹配值。使得上盘出现的拉应力小于但又接近于大理岩的抗拉强度。
先通过神经网络建立决策量Bf、EC和目标бt的映射关系，然后用遗传算法搜索最佳匹配，得到结果Bf=，EC=，бt=，最后进行的结果的合理性验证，表明这个结果是令人满意的。
3、结论
作为现阶段比较先进的计算智能和人工智能技术，遗传算法和神经网络着重于通过迭代算法和非线性映射来求得问题的最优解。由于绝大多数矿场的复杂条件导致采矿工程中的许多问题和方法的决策存在众多的决策变量，并且多数变量和目标量的关系都是非线性的，这些特点使得遗传算法和神经网络等现代先进智能技术能很好的运用到采矿工程的优化中去，通过文章研究和实例证明，对于采矿工程的方法优化，遗传算法和神经网络能起到很好的效果，随着这些技术的进步，他们将会为采矿工程的优化方面提供更有力的帮助。
参考文献
[1]李云，刘霁.神经网络与主元分析在采矿工程中的应用[J].中南林业科技大学学报，2010，30(6)：140-146.
[2]张磊，柴海福.浅谈人工神经网络在采矿工程中的应用[J].学术探讨，2008，(6)：172.
[3]刘加东，陆文，路洪斌.浅谈采矿方法的优化选择[J].IM&P化工矿物与加工，2009，(1)：25：27.
一、采矿新技术在乡镇煤矿中的意义 在当今科技经济发展的新形势和地方煤矿发展的需求下，小煤矿开采技术的改革必须面向经济建设主战场，立足于煤炭开采技术的前沿，立足于中国煤炭发展战略所必要的技术储备，立足于煤炭工业工程实际问题的解决，重点从事中长期研究开发和技术储备，跟踪产业科技前沿，以煤矿开采技术及配套装备为主导的核心技术，占领技术制高点，才能得以生存和发展，因此采矿新技术在小煤矿中的应用将越来越广泛，越来越显现其重要性。 二、乡镇煤矿开采适用的采矿新技术 在许多地区，由于乡镇煤矿生产能力较小，地质构造复杂煤层赋存变化大，且很多为急倾斜煤层和薄煤层，给开采带来较大的困难，研究和开发新采矿技术，提高矿井的高产高效，更为重要。在乡镇小煤矿中，单一长壁采煤方法已趋成熟，现主要发展的有放顶煤采煤技术、急倾斜煤层采用伪倾斜柔性掩护支架采煤法和小阶段爆破落煤等采煤方法。 1、炮采放顶煤采煤技术(1)滑移支架放顶煤采煤法：滑移顶梁由顶梁和支柱两个部分组成，前梁和后梁通过顶梁和前梁弹簧钢或导向槽连接，支架的支柱为液压单体柱，数量2-5个不等。与顶梁之间通过销轴连接。此外，前梁前端可安装的探梁或挑梁，后梁尾端可安装尾梁。滑移顶梁支架比较安全可靠，可自移，质量轻，结构简单，便于拆卸安装，成本低，适应性强等。在中小性煤矿中得到广泛的推广运用。采用这种采煤方法开采的煤层厚度为5m以上，主要为倾斜和急倾斜煤层。工作面长度一般为60-80m，最长达105m，采高通常为5-10m，工作面循环进度。滑移支架开采存在的主要问题:工作面支架初撑力和工作阻力偏低和稳定性较差。(2)二型钢梁放顶煤开采：二型钢梁放顶煤上作面支护采用二型钢梁、单体液压支柱对棚架设，工作面采用放炮落，人工破网放煤，采放分别进行。在煤层赋存条件变化较大或技术水平较低的地区、乡镇煤矿使用较好。采用单体液压支柱配二型俐梁对棚支护，每对棚5根支柱，主粱为一梁三柱。副梁为一梁二柱。主副梁间距150mm，对棚间以为600mm。最大控顶距,最小控顶距。采用放炮落煤、一般布置双排眼。放完炮后及时移主梁。打临时支柱。做到及时支护，爆破后人上装煤。工作面输送机采用可弯曲刮板箱送机和带式输送机。采用全部培落达处理采空区，随着移副梁放顶煤，顶板逐渐自然下沉，垮落，以完成放顶工作。放顶煤采用分段、多轮作业方式，放煤口布置在刮板输送机斜上方左右。以人工堵口控制放顶煤量。采取间隔多次将顶煤充分放出，放煤后要及时调整歪斜棚梁，保证支柱有力，顶帮牢固。见歼堵口必要时打支柱以加固挡歼。 2、伪倾斜柔性掩护支架采煤法：伪倾斜柔性掩护支架采煤法将工作面倾角变缓，工作面较长，从面具有缓斜、倾斜煤层走向长壁采煤法巷道布置和生产系统简单、掘进率低的一系列的特点，此采煤法利用掩护支架把工作空间与采空区隔开，大大简化了复杂顶板管理工作，为安全生产创造了良好的条件，工作面煤炭自溜，减轻劳动强度。伪倾斜柔性掩护支架采煤法一般适用于开采倾角大于印。厚度2-6m煤层，理藏稳定，煤层厚度变化不大的煤层。此采煤法工作面区段高度取决于煤层倾角大小，沿倾斜变化情况以及采煤技术条件，一般30m左右，煤层赋存条件好，构造简单时，可加大到40m-60m。回采过程中，回风巷中不断接长支架，进风巷不断拆架。当工作面推至采区上山附近时，布置收作眼，逐步将支架下放成水平位置，然后全部回收。掩护支架的结构:钢梁长为,钢梁的规格应根据支架的宽度选用，钢理绳可用直径20-30mm的旧钢绳，钢绳长为20-30m左右。钢绳数根据支架的宽度确定，宽度在3m以下的选用2-3根，3m以上时，可采用5-6根。钢梁上辅设2-3层竹笆。3、小阶段爆破落煤采煤法：小阶段爆破落煤采煤法是将区段内煤体分成多个小区段进行开采的“三无”，(无人员、无设备、无支护)工作面开采的采煤方法。小阶段爆破落煤采煤法一般适用于开采倾角大于400，厚度煤层，顶底板不易滑落的不规则的煤层，低瓦斯矿井。其特点：安全性好，回采工艺简单，工效高，但回采率低，通风系统复杂，风流分配困难。落煤方式：采用煤电钻在小平巷内打眼爆破，每区段内的炮眼一次打眼一次起爆。顶板管理：沿回采工作面推进方向每30留5m切顶煤柱，运输平巷和回风平巷内20m超前支护。 4、刨煤机采煤方法：刨煤机开采技术是首次成功进行中等及薄煤层开采的技术，大大提高了煤炭生产效率。刨煤机的切割速度可达到3m/s，切割功率超过2x400kW。根据煤的硬度，每刀截深可达到250mm。目前，工作面输送机和刨煤机均采用了智能驱动系统，加上可靠的支架控制系统，这一切都有利于实现工作面采煤的全部自动化。刨煤机开采系统非常简单。刨煤机机体由一根无极绳牵引，从工作面端头开始沿导轨滑行割煤。导轨焊接在可弯曲恺装工作面输送机上。与滚筒采煤机不同的是，刨煤机是根据可弯曲恺装输送机的平面“找平”的，不需要专人在工作面负责此项工作。可弯曲恺装输送机的推进过程由电动控制装置控制，另外，支架前移过程也实现了自动控制、安全可靠。这一切实现了整个开采系统的全部自动化。刨煤机(即基板式刨煤机)是用于特薄煤层开采的，最小开采厚度可达到,靠近采空区一侧的刨煤机导轨及其附件被焊接在PF4工作面输送机上，可实现更高的稳定性，便于维修和操作。上部导轨允许快速进人上部和下部刨链，而加固的底部导轨是由优质结构钥制成的。为了防止减产、粉尘生成和部件的磨损，安装有效的刨煤机水平控制系统以适应各种起伏的煤层变化。 三、结语： 小煤矿开采工艺落后，安全条件差，资源同收率低。国家实施关闭小煤矿，淘汰落后的生产技术和生产设备，提高平均单井规模的技术政策，开发小型煤矿机械化、半机械化开采技术和装备，改进小煤矿的采煤方法和开采工艺，提高采煤工作面的单产和工效，有着积极意义。仅供参考
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