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申请/专利权人：太原理工大学
摘要：本发明公开了一种基于宽度学习集成算法的矿井突水水源判别方法，包括以下步骤：将水源判别的影响因素收集整理，得到较为完善的各因素数据集；之后将初步处理后的数据集分为测试集和训练集；选取所有训练样本数据，建立BLS模型，通过该模型输出优化后的水源判别结果，利用Adaboost算法对BLS模型进行优化，通过该模型输出优化后的水源判别结果。本发明的模型在保证迭代速度的情况下泛化能力更强，可进一步提高模型的鲁棒性与准确性。
主权项：1.一种基于宽度学习集成算法的矿井突水水源判别方法，其特征在于包括以下步骤：将水源判别的影响因素收集整理，得到较为完善的各因素数据集；之后将初步处理后的数据集分为测试集和训练集；选取所有训练样本数据，建立BLS模型，通过该模型输出优化后的水源判别结果；利用Adaboost算法对BLS模型进行优化，通过该模型输出优化后的水源判别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原理工大学 一种基于宽度学习集成算法的矿井突水水源判别方法
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