本文選題：礦井突水 + 模式識(shí)別　； 參考：《煤田地質(zhì)與勘探》2015年06期

【摘要】：礦井突水模式識(shí)別是一個(gè)非正態(tài)、非線性和高維數(shù)據(jù)處理問(wèn)題,也是二分類問(wèn)題。使用粗糙集屬性約簡(jiǎn)算法對(duì)樣本數(shù)據(jù)降維,建立Logistic回歸模型,并利用粒子群算法對(duì)模型參數(shù)優(yōu)化。該模型對(duì)建模樣本突水模式識(shí)別正確率為90%,對(duì)測(cè)試樣本突水模式識(shí)別正確率為100%,效果好于數(shù)據(jù)不降維的Logistic回歸模型。該模型克服了線性回歸分析解決二分類問(wèn)題存在的不足,為礦井突水模式識(shí)別提供了一種新思路、新方法。
[Abstract]:Mine water inrush pattern recognition is a non-normal, nonlinear and high-dimensional data processing problem, which is also a two-classification problem. The rough set attribute reduction algorithm is used to reduce the dimension of the sample data and the logistic regression model is established. The particle swarm optimization algorithm is used to optimize the parameters of the model. The accuracy rate of water inrush pattern recognition is 90% for the model and 100% for the test sample, which is better than the Logistic regression model which does not reduce the dimension of the data. The model overcomes the shortcomings of linear regression analysis to solve the two-classification problem and provides a new way and method for pattern recognition of mine water inrush.
【作者單位】： 蘭州石化職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息處理與控制工程系;蘭州石化職業(yè)技術(shù)學(xué)院石油化學(xué)工程系;
【基金】：甘肅省科技廳項(xiàng)目(1204GKCA004) 甘肅省財(cái)政廳專項(xiàng)資金立項(xiàng)資助(甘財(cái)教[2013]116)
【分類號(hào)】：TD745

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2101267