基于支持向量机集成算法的煤矿顶板状态检测

• 作者: 付家才 任众 张铁山
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机集成 人耳听觉功率谱 顶板状态检测 深度优先搜索
• 年，卷（期）: 2012,（17）
• 所属期刊栏目: 软件天地
• 页码范围: 15-17,21
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 字数: 2558字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7720.2012.17.005

摘要

针对小样本、多类煤矿顶板的状态检测问题，提出了基于支持向量机集成的算法。采用深度优先搜索对支持向量机集成参数进行优化，并结合煤矿项板敲击声信号的人耳听觉功率谱特征，对煤矿顶板中浮石、剥层等现象进行分类识别。实验表明，该算法能够对多类顶板状态进行有效分类，且识别率较高，能够作为安全开采的保障手段。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付家才		39	245	8.0	14.0
2	任众		2	12	2.0	2.0
3	张铁山		3	13	2.0	3.0