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礦山水害空間數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的支持向量機(jī)理論與方法
包郵 礦山水害空間數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的支持向量機(jī)理論與方法
作者：閆志剛著
開(kāi)本：
23cm
頁(yè)數(shù)：
135頁(yè)
讀者評(píng)分：5分1條評(píng)論
本類(lèi)榜單：計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)銷(xiāo)量榜
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礦山水害空間數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的支持向量機(jī)理論與方法 版權(quán)信息
- ISBN：9787564621032
- 條形碼：9787564621032 ; 978-7-5646-2103-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
礦山水害空間數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的支持向量機(jī)理論與方法 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)分為理論與應(yīng)用兩大部分, 在理論部分對(duì)支持向量機(jī)的訓(xùn)練參數(shù)、核函數(shù)及核參數(shù)的選擇進(jìn)行了探討, 研究了多類(lèi)支持向量機(jī)的分類(lèi)問(wèn)題。在應(yīng)用部分, 將理論部分的研究成果應(yīng)用于礦井突水水源識(shí)別、突水評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)、突水?dāng)?shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域。
礦山水害空間數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的支持向量機(jī)理論與方法 目錄
第1章 緒論
1．1 研究背景、目的及意義
1．2 MGIS和MD概述
1．3 礦井突水預(yù)測(cè)分析方法綜述
1．4 SVM理論基礎(chǔ)
1．5 本書(shū)的研究?jī)?nèi)容和體系結(jié)構(gòu)
第2章 SVM的推廣能力估計(jì)與參數(shù)選擇
2．1 SVM推廣能力估計(jì)的理論基礎(chǔ)
2．2 sVM推廣能力的估計(jì)方法
2．3 SVM的推廣性能與參數(shù)的關(guān)系
2．4 對(duì)（C，?）優(yōu)選方法的改進(jìn)
2．5 本章小結(jié)
第3章 多類(lèi)支持向量機(jī)
3．1 現(xiàn)有多類(lèi)支持向量機(jī)算法
3．2 多類(lèi)支持向量機(jī)的比較
3．3 本章小結(jié)
附錄
第4章 多類(lèi)支持向量機(jī)的改進(jìn)
4．1 H-SVMs的改進(jìn)策略
4．2 ECOC SVMs的改進(jìn)策略
4．3 本章小結(jié)
第5章 SVM在礦井突水水源分析中的應(yīng)用
5．1 礦井水源識(shí)別方法綜述
5．2 水源分析SVM建模
5．3 多水源分析的SVM模型
5．4 SVM在混合水源分析中的應(yīng)用
5．5 本章小結(jié)
第6章 SVM在礦井突水預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
6．1 礦井突水預(yù)測(cè)與分析
6．2 礦井突水規(guī)則的獲取方法
6．3 煤層底板破壞深井預(yù)測(cè)的PSO-LSSVM模型
6．4 本章小結(jié)
第7章 基于MGIS的礦井突水評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)系統(tǒng)
7．1 研究區(qū)概況
7．2 突水規(guī)則的獲取
7．3 利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理突水規(guī)則
7．4 系統(tǒng)簡(jiǎn)介
7．5 本章小結(jié)
第8章 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
本書(shū)相關(guān)的學(xué)術(shù)成果
1．1 研究背景、目的及意義
1．2 MGIS和MD概述
1．3 礦井突水預(yù)測(cè)分析方法綜述
1．4 SVM理論基礎(chǔ)
1．5 本書(shū)的研究?jī)?nèi)容和體系結(jié)構(gòu)
第2章 SVM的推廣能力估計(jì)與參數(shù)選擇
2．1 SVM推廣能力估計(jì)的理論基礎(chǔ)
2．2 sVM推廣能力的估計(jì)方法
2．3 SVM的推廣性能與參數(shù)的關(guān)系
2．4 對(duì)（C，?）優(yōu)選方法的改進(jìn)
2．5 本章小結(jié)
第3章 多類(lèi)支持向量機(jī)
3．1 現(xiàn)有多類(lèi)支持向量機(jī)算法
3．2 多類(lèi)支持向量機(jī)的比較
3．3 本章小結(jié)
附錄
第4章 多類(lèi)支持向量機(jī)的改進(jìn)
4．1 H-SVMs的改進(jìn)策略
4．2 ECOC SVMs的改進(jìn)策略
4．3 本章小結(jié)
第5章 SVM在礦井突水水源分析中的應(yīng)用
5．1 礦井水源識(shí)別方法綜述
5．2 水源分析SVM建模
5．3 多水源分析的SVM模型
5．4 SVM在混合水源分析中的應(yīng)用
5．5 本章小結(jié)
第6章 SVM在礦井突水預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
6．1 礦井突水預(yù)測(cè)與分析
6．2 礦井突水規(guī)則的獲取方法
6．3 煤層底板破壞深井預(yù)測(cè)的PSO-LSSVM模型
6．4 本章小結(jié)
第7章 基于MGIS的礦井突水評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)系統(tǒng)
7．1 研究區(qū)概況
7．2 突水規(guī)則的獲取
7．3 利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理突水規(guī)則
7．4 系統(tǒng)簡(jiǎn)介
7．5 本章小結(jié)
第8章 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
本書(shū)相關(guān)的學(xué)術(shù)成果
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