基于支持向量机的瓦斯突出预测研究

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基于支持向量机的瓦斯突出预测研究

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基于支持向量机的瓦斯突出预测研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-19页
· 选题背景及意义	第9-12页
· 选题背景	第9-11页
· 选题意义	第11-12页
· 国内外研究动态和趋势	第12-14页
· 瓦斯突出预测技术的研究现状	第14-17页
· 区域预测方法	第14-15页
· 工作面突出危险性预测	第15-16页
· 其他预测	第16-17页
· 论文主要工作及创新	第17页
· 论文主要工作	第17页
· 论文创新点	第17页
· 论文的组织结构	第17-19页
第二章数据挖掘支持向量机	第19-41页
· 数据挖掘	第19-23页
· 数据挖掘的定义	第19-20页
· 数据挖掘的任务	第20-21页
· 数据挖掘的过程	第21页
· 常见的分类算法	第21-23页
· 支持向量机	第23-39页
· 机器学习和统计学理论	第24-27页
· 支持向量机理论	第27-38页
· 支持向量机的研究进展	第38-39页
· 支持向量机的应用及发展方向	第39页
· 本章小结	第39-41页
第三章瓦斯突出指标体系建立	第41-51页
· 瓦斯突出影响因素分析	第41-43页
· 基于灰色关联理论的瓦斯突出影响因素分析	第43-51页
· 瓦斯突出影响因素的灰关联模型建立	第43-46页
· 瓦斯突出预测指标的确定	第46-51页
第四章支持向量机算法的瓦斯突出预测模型仿真实验	第51-77页
· WEKA平台简述	第51-59页
· 数据格式	第52页
· 系统界面	第52-54页
· Weka功能	第54-59页
· 瓦斯突出预测模型平台构建	第59-62页
· 仿真实验应用	第62-77页
· 数据处理	第63-66页
· 核函数参数选择	第66-68页
· 应用分析	第68-77页
第五章总结与展望	第77-81页
· 总结	第77-78页
· 展望	第78-81页
参考文献	第81-85页
致谢	第85-87页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第87页

本篇论文共87页，点击这进入下载页面。

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