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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
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
寄语：
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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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原文赏析：
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书籍真实打分
故事情节：4分
人物塑造：9分
主题深度：9分
文字风格：5分
语言运用：3分
文笔流畅：7分
思想传递：4分
知识深度：9分
知识广度：3分
实用性：3分
章节划分：9分
结构布局：9分
新颖与独特：7分
情感共鸣：9分
引人入胜：6分
现实相关：8分
沉浸感：9分
事实准确性：8分
文化贡献：9分
网站评分
书籍多样性：9分
书籍信息完全性：3分
网站更新速度：5分
使用便利性：8分
书籍清晰度：5分
书籍格式兼容性：7分
是否包含广告：3分
加载速度：3分
安全性：7分
稳定性：6分
搜索功能：4分
下载便捷性：4分
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下载评价
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