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煤与瓦斯突出预报数据关联性的聚类分析
  • 167
  • 作者

    孙继平李迎春付兴建

  • 单位

    中国矿业大学（北京校区）机电与信息工程学院北京信息科技大学计算机与自动化系 北京100083北京100085

  • 摘要
    合理地选择突出控制因素是进行突出预测的关键技术之一.首先给出了基于系统聚类的突出预报数据关联性分析方法,通过DB Index准则判断聚类模型的有效性.然后研究了煤与瓦斯突出控制因素的选择规则.最后以平顶山煤矿为例,分析了该矿突出预报数据间的关联性,得到了相应的变量聚类树,并选择了主要的突出控制因素.仿真结果验证了所提出的突出控制因素选择方法的合理性和有效性.图2,表3,参11.
  • 关键词

    煤与瓦斯突出控制因素系统聚类算法DBIndex准则聚类树

  • 基金项目(Foundation)
    高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20050290010)；
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