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基于朴素贝叶斯分类器的冲击地压危险程度预测研究 被引量:3

Prediction and research based on naive bayesian classifier of impact ground pressure hazard degree
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摘要 本文选取了影响冲击地压的8个因素作为属性条件,把冲击危险程度作为目标变量,利用训练样本对朴素贝叶斯分类器模型进行了学习训练,对测试样本进行了预测,从结果来看精确度较高。因此朴素贝叶斯分类器模型预测冲击地压危险程度是有效的。 This paper selected the eight factors affecting rock burst as condition attributes, and rock burst intensity as the target variable, trained naive Bayes classifiermodel using the training samples. Then has forecasted the rock burst intensity using the test samples. And the prediction results showed that the prediction accuracy of the NBmodel is higher. So the NBmethod is effective for rock burst intensity prediction.
机构地区 山东科技大学
出处 《山东煤炭科技》 2013年第6期57-60,共4页 Shandong Coal Science and Technology
关键词 朴素贝叶斯分类器 冲击地压 预测 WKAE naive Bayes classifier rock burst forecast weka
  • 相关文献

参考文献5

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二级参考文献16

共引文献40

同被引文献16

引证文献3

二级引证文献12

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