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SVM及其在矿井突水信息处理中的应用研究
  • ISSN号：1000-6915
  • 期刊名称：《岩石力学与工程学报》
  • 时间：0
  • 分类：TD745.21[矿业工程—矿井通风与安全]
  • 作者机构：[1]中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州221116
  • 相关基金：国家重点基础研究发展计划（973）项目（2007CB209406）;国家自然科学基金资助项目（40401038）
作者： 闫志刚[1]
关键词： 采矿工程, SVM, 涌水水源, 水文地质异常, 矿井突水, 多元信息复合分析, 突水评价与预测系统
中文摘要：

博士学位论文摘要：将最新的机器学习方法--SVM（支持向量机）应用于矿井突水信息处理中,为矿山信息处理探索了新的理论与技术方法。在理论部分对SVM的训练参数、核函数及核参数的选择进行了探讨,研究了多类别SVMs分类问题,对H-SVMs,ECOC SVMs进行了改进。在应用部分,将理论部分的研究成果应用于矿井突水水源识别、水文地质异常监测、

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期刊信息
  • 《岩石力学与工程学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国岩石力学与工程学会
  • 主编：冯夏庭
  • 地址：武汉市武昌小洪山中国科学院武汉岩土力学研究所
  • 邮编：430071
  • 邮箱：rock@whrsm.ac.cn
  • 电话：027-87199250
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-6915
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1397/O3
  • 邮发代号:38-315
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,中国科协优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:75823