本发明公开了一种基于神经网络的采煤机稳态样本分析方法，涉及神经网络的学习技术领域，包括以下步骤：通过对采煤机负样本数量进行判定，以实施不同的学习过程，通过模拟人脑中神经元的连接方式而来，它通过设置各种激活函数以及调整神经元之间的连接权值来进行学习修改，可用于求解各种分类以及优化问题，本发明提供的采煤机稳态样本分析方法按照采集到的数据类型，分别使用相对应的神经网络算法进行采煤机稳态样本分析；定义了三种故障数据情况下数据类型，并设计了相应的神经网络算法以及具体的操作过程。
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