【摘 要】
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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
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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。
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