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题名/责任者:

机器学习的煤与瓦斯突出前兆识别方法研究/闫秋艳著

出版发行项:

徐州:中国矿业大学出版社,2017

ISBN及定价:

978-7-5646-3677-7/CNY36.00

载体形态项:

183页:图;21cm

个人责任者:

闫秋艳 著

学科主题:

煤突出-防治

学科主题:

瓦斯突出-防治

中图法分类号:

TD713

一般附注:

基于机器学习的煤与瓦斯突出危险性识别研究 (BK20140192) 资助 江苏省基础研究计划 (自然科学基金)--青年基金项目资助

书目附注:

有书目 (第168-183页)

提要文摘附注:

本书以煤与瓦斯突出监测数据 (瓦斯浓度及电磁强度) 为研究对象, 通过引入“概率数据流”模型, 对监测数据进行建模, 并在此模型基础上实现干扰模式的检测和突出前兆模式的识别, 同时提出了突出数据的类不均衡问题, 并对突出模式识别产生的影响进行了深入分析, 给出了有效的解决方法。

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