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矿井突水模式识别是一个非正态、非线性和高维数据处理问题,也是二分类问题。使用粗糙集属性约简算法对样本数据降维,建立Logistic回归模型,并利用粒子群算法对模型参数优化。该模型对建模样本突水模式识别正确率为90%,对测试样本突水模式识别正确率为100%,效果好于数据不降维的Logistic回归模型。该模型克服了线性回归分析解决二分类问题存在的不足,为矿井突水模式识别提供了一种新思路、新方法。   相似文献   
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针对矿井底板突水预测精确度要求高的特点,提出了二值Probit回归矿井突水预测模型。依据概率论的相关知识构建模型参数的极大似然估计法,并通过遗传算法求模型参数的最优解。利用所建模型对建模样本的突水性进行反向识别,对测试样本的突水性进行预测识别,正确率分别为90%和100%,表明该模型具有很高的精确度。另外,所建模型结构简单、便于操作和使用,有一定的参考价值。  相似文献   
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