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鳄鱼书坊 -机器学习的煤与瓦斯突出前兆识别方法研究 中国矿业大学出版社

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机器学习的煤与瓦斯突出前兆识别方法研究 中国矿业大学出版社书籍详细信息

  • ISBN：9787564636777
  • 作者：暂无作者
  • 出版社：暂无出版社
  • 出版时间：2017-10
  • 页数：暂无页数
  • 价格：28.80
  • 纸张：轻型纸
  • 装帧：平装-胶订
  • 开本：32开
  • 语言：未知
  • 丛书：暂无丛书
  • TAG：暂无
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内容简介：

《机器学习的煤与瓦斯突出前兆识别方法研究》以煤与瓦斯突出监测数据（瓦斯浓度及电磁强度）为研究对象，通过引入“概率数据流”模型，对监测数据进行建模，并在此模型基础上实现干扰模式的检测和突出前兆模式的识别，同时提出了突出数据的类不均衡问题，并对突出模式识别产生的影响进行了深入分析，给出了有效的解决方法。

书籍目录：

章绪论

1.1引言

1.2我国煤与瓦斯突出的概况

1.3煤与瓦斯突出的分类

1.4煤与瓦斯突出危险性预测的必要性及分类

1.5工作面煤与瓦斯突出预测的研究现状

1.6小结

第2章突出监测数据的建模及分段模式表示

2.1引言

2.2突出监测数据的流数据特性分析

2.3流数据挖掘研究现状

2.4时间序列模式表示方法研究现状

2.5基于拟合点的分段线性拟合方法

2.6复杂度分析

2.7实验及结果分析

2.8小结

第3章非突变型干扰模式检测方法

3.1引言

3.2流数据异常检测方法概述

3.3基于概率相似距离的模式异常检测算法

3.4复杂度分析

3.5实验及结果分析

3.6小结

第4章突变型干扰模式检测方法

4.1绪论

4.2Discord的定义及其在突出电磁数据应用中存在的问题

4.3不确定Top-k查询的研究现状

4.4分值连续分布的Top-k查询算法（MCTop-k）

4.5不确定连续时间序列的Discord查询算法

4.6小结

第5章突出前兆趋势的模式识别方法

5.1引言

5.2相关知识

5.3基于趋势分析的灾害异常检测算法

5.4实验及结果分析

5.5小结

第6章不均衡突出数据的分类方法研究

6.1概述

6.2不均衡数据学习概述

6.3不均衡数据学习方法概述

6.4基于shapelets特征空间的不均衡时间序列分类方法

6.5实验结果及分析

6.6小结

参考文献

作者介绍：

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出版社信息：

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书籍摘录：

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  • 思想传递：7分

  • 知识深度：8分

  • 知识广度：3分

  • 实用性：3分

  • 章节划分：8分

  • 结构布局：8分

  • 新颖与独特：3分

  • 情感共鸣：6分

  • 引人入胜：4分

  • 现实相关：3分

  • 沉浸感：6分

  • 事实准确性：3分

  • 文化贡献：6分

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ISBN：9787564636777
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出版日期：2017-10
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