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基于PSO-SVM的煤与瓦斯突出危险性模式识别

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摘要

考虑到煤与瓦斯突出危险性预测具有非线性、高维数、小样本的特点，采用基于统计学习理论的支持向量机建立煤与瓦斯突出危险性预测的多类模式识别模型.为了进一步提高识别精度，利用粒子群优化算法自动进行支持向量机惩罚因子和核参数优化.工程算例表明本文方法是有效的，具有较高的准确度.

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来源
《第五届全国信息获取与处理学术会议》|2007年|624-627|共4页
会议地点秦皇岛·北戴河
作者
姜谙男; 金立夫; 易南概; 刘丽波;
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作者单位

中国食品仪表学会;

沈阳市仪器仪表学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类模式识别与装置;
关键词
瓦斯突出; 支持向量机; 粒子群算法; 模式识别;

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