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中文摘要：
基于利用神经网络预测采矿方法存在一些不足,建立主成分分析法与神经网络结合的采矿方法优选模型。对神经网络的输入数据进行主成分分析,使输入数据不相关且减少。研究结果表明：利用主成分分析法可将输入数据减少,消除由于BP网络输入数据太多而影响数据处理速度的缺陷;把主成分分析法和神经网络结合进行采矿方法优选,可使预测精度大大提高。
英文摘要：
Based on the fact that the deficiencies of neural networks predict mining method,the optimization model of mining methods was set up combining principal component analysis with neural networks.The results show that using the principal component analysis can reduce input-data,eliminate the defect which is due to BP network input data too much influencing the data-processing speed.Combining principal components analysis with neural networks to optimize mining method can make the prediction accuracy improve greatly.
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