【摘 要】
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岩爆的发生受很多因素的影响,K-最近邻是一种简单易行且性能优秀的基于案例的机器学习推理技术.本文提出了基于K-最近邻案例推理的岩爆预测的新方法,该方法通过扫描深部开采
【机 构】
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广西大学土木建筑工程学院,中国科学院岩土力学重点实验室
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岩爆的发生受很多因素的影响,K-最近邻是一种简单易行且性能优秀的基于案例的机器学习推理技术.本文提出了基于K-最近邻案例推理的岩爆预测的新方法,该方法通过扫描深部开采中岩爆案例数据库,根据实例近邻性相似度函数,搜索出与预测事件在岩爆发生影响因素上最相似的多个岩爆实例,最后使用投票表决的方式推理预测新的复杂环境下岩爆发生的可能性.南非深部矿山的工程应用研究结果表明,该岩爆预测方法是科学可行的,容易实现且预测精度高,具有良好的应用前景.
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