一种基于深度神经网络的露天台阶爆破预测方法
基本信息
| 申请号 | CN202011240654.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112541392A | 公开（公告）日 | 2021-03-23 |
| 申请公布号 | CN112541392A | 申请公布日 | 2021-03-23 |
| 分类号 | G06N3/08(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李顺波;樊保龙;谢烽;李泽华;杨威;黄其冲;张昭;刘坚;吕智铭;王银涛;张世青 | 申请（专利权）人 | 北方爆破科技有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 100097北京市海淀区昆明湖南路51号中关村军民融合产业园C座301-303 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明一种基于深度神经网络的露天台阶爆破预测方法涉及露天矿山爆破的预测领域。包括将拟爆破区域划分出矿区爆破台阶；获取已爆破区域的外部参数；计算出N组爆破参数并分别与外部参数组合形成N组待测样本；建立由特征提取器和度量学习器组成的多尺度关系网络结构，得到一个多尺度关系网络元学习深度神经网络；将N组待测测样本分别使用所述的多尺度关系网络元学习深度神经网络进行预测，得到N组预测结果。根据当前爆破需要，对所有预测结果进行综合计算得到总评分；选出总评分最合适的样本i；选取i样本的爆破参数，即为预测结果。可用于指导矿山爆破实际施工操作。 |
