基于模式识别技术的煤与瓦斯突出危险性概率预测

基于结构应力的煤与瓦斯突出区域预测

从潘一矿13-1煤层煤与瓦斯突出特征出发，探讨了突出机理，认为该煤层的突出是构造应力主导的倾出和压出类型。针对这种类型的煤与瓦斯突出，从突出的各种控制因素和预测方法的工程可行性角度进行了讨论。指出煤和顶底板岩石物理力学性质的异常是构造应力主导的倾出和压出型突出危险区的基本特征和共性，并提出了侧重分析煤物理力学性质和瓦斯信息，对勘探和测井资料进行充分的数据挖掘。结合支持向量机等先进的分类算法，提出了基于多因素模式识别的区域预测方法，既有理论基础，又具有工程实用性和操作性。

数据挖掘 3 2024-07-17

安顺煤矿煤与瓦斯突出预测指标及临界值研究

为提升生产安全和突出预测准确性，对安顺煤矿的煤与瓦斯突出预测指标进行现场跟踪和统计分析。确定了突出敏感指标及其临界值的选定标准和测试方案。研究表明，钻孔瓦斯涌出初速度q是该矿突出预测的关键指标，其临界值定为q=5 L/min。这些理论数据和参数为实际突出预测提供了重要支持，并已初步验证。

统计分析 0 2024-10-12

煤与瓦斯突出预测敏感指标的新方法探索及应用

煤与瓦斯突出预测敏感指标的确定对安全开采至关重要。分析了传统确定方法的局限性，并提出了基于统计分析的新方法，以确定不同地质条件下的预测指标适用性。在开滦矿区的实际应用中发现，钻孔瓦斯涌出初速度指标适用于典型突出煤层，瓦斯解吸指标适用于主要瓦斯型突出煤层，钻屑量指标适用于主要应力型突出煤层。研究表明，高应力是开滦矿区控制突出的主要因素，其次是高压瓦斯，关键预测指标为钻屑量和瓦斯解吸指标。

统计分析 0 2024-08-25

模式识别与机器学习技术的应用

这是一本关于数据挖掘和模式识别经典教材的英文版，出版自CMU。

数据挖掘 0 2024-09-13

煤与瓦斯突出模拟实验装置的力学加载优化研究

煤与瓦斯突出的物理相似模拟实验是深入研究其机理的重要手段。目前，针对大尺寸实验装置的力学加载要求，研究者普遍采用多组液压缸分布加载或提高加载系统刚度及液压缸能力等方式进行优化。此外，利用COMSOL模拟软件的固体力学模块分析了不同压板结构对煤体应力变形的影响，结果显示，梯形结构压板能够提高加载系统施加应力的均匀性。

统计分析 0 2024-08-25

构造挤压剪切对郑州矿区煤与瓦斯突出控制的影响

通过对郑州矿区煤与瓦斯突出矿井及历年突出事故的分布特征进行统计分析，结果显示，NNE–NE向和NW–NNW向的构造叠加及滑动构造挤压剪切作用在郑州矿区煤与瓦斯突出控制中起着显著作用。该矿区以五指岭断层–樊寨断层为界，突出矿井和瓦斯矿井展布呈现出明显的北西向分区分带性，如大平、超化等突出矿井位于矿区南部构造复合地带，突出点多分布在构造挤压剪切作用强烈的区域。

统计分析 0 2024-10-03

基于自组织模式识别的经济预测方法研究

基于自组织模式识别的经济预测方法研究 将自组织数据挖掘方法与经济预测原则相结合，提出了一种全新的自组织模式识别方法。该方法创新性地采用了数据分组处理和自动合成技术，能够有效地识别多个相似模式，为经济预测提供了更为便捷和高效的途径。通过实际案例分析，验证了该方法在经济预测中的有效性和实用性。此外，针对样本数据不足的问题，提出了增加同类经济对象样本数据的解决方案，进一步提高了预测的准确性和可靠性。

数据挖掘 4 2024-05-25

基于BLS的模式识别算法探索

本研究引入宽度学习系统（BLS）于模式识别领域，提出一种新的基于BLS的模式识别算法。以不同类别的数据集为例进行分析，验证算法在识别关键特征时的有效性。实验结果显示，该算法在处理复杂模式识别任务时表现出色，证明了其在实际应用中的潜力。

数据挖掘 0 2024-10-12

模式识别与机器学习

机器学习领域必读经典，Bishop巨著，英文电子版，高清版本。

数据挖掘 3 2024-05-19