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一种基于多视图集成学习的煤矿瓦斯浓度预警方法

摘要

本发明涉及数据挖掘技术领域,具体涉及一种基于多视图集成学习的煤矿瓦斯浓度预警方法,检测当前煤矿瓦斯浓度风险等级,若当前煤矿瓦斯浓度风险等级大于事故阈值,则进行预警提示,包括:读取煤矿瓦斯浓度数据集,进行预处理后分成训练集和测试集;计算特征间的互信息和特征与标签之间的互信息,得到关联矩阵;利用视图内特征间互信息之和分析视图的充分冗余性,利用典型相关分析技术分析视图间条件独立性,利用二者通过有监督的方式将单视图数据构造为多视图数据;在多视图构造结果上利用多视图集成学习算法融合各个视图上的结果,得到煤矿瓦斯浓度风险等级。本发明能够综合利用当前煤矿瓦斯浓度监测数据,提高预警准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN111210085A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-05-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆邮电大学;

    申请/专利号CN202010039863.5

  • 申请日2020-01-15

  • 分类号

  • 代理机构重庆辉腾律师事务所;

  • 代理人王海军

  • 地址 400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

  • 入库时间 2023-12-17 08:55:38

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-06-23

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20200115

    实质审查的生效

  • 2020-05-29

    公开

    公开

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