【摘 要】
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针对现有煤矿井下含煤地层岩性识别方法存在地层信息参数获取难度大、岩性识别精度低的问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)算法和核模糊C均值聚类(KFCM)算法的含煤地层岩性
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51774320)
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针对现有煤矿井下含煤地层岩性识别方法存在地层信息参数获取难度大、岩性识别精度低的问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)算法和核模糊C均值聚类(KFCM)算法的含煤地层岩性优化识别方法。利用钻进试验台获取机械钻速、回转扭矩、钻压、转速、回转压力和泥浆泵流量6种钻进敏感参数,构造高维钻进参数集,作为识别数据来源,包括训练样本和测试样本;结合PCA算法的特征提取优势和KFCM算法具有较好聚类效果的特点,建立基于PCA-KFCM算法的岩性识别模型;采用PCA算法对训练样本进行特征提取和降维处理,得到训练样本的特
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