【摘 要】
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在数据挖掘的基础上,采用粗糙集对矿岩可爆性数据进行了数据级融合,除去冗余属性,然后采用BP神经网络进行特征级融合,从而建立基于多源信息融合的矿岩可爆性评价模型。对原始
【机 构】
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中南大学资源与安全工程学院,南华大学环境保护与安全工程学院
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在数据挖掘的基础上,采用粗糙集对矿岩可爆性数据进行了数据级融合,除去冗余属性,然后采用BP神经网络进行特征级融合,从而建立基于多源信息融合的矿岩可爆性评价模型。对原始数据进行了离散归一化处理,应用粗糙集对决定矿岩可爆性指数的6个因素进行了属性约简,剔除了平均合格率,而保留了漏斗体积、大块率、小块率、岩体声波速度和波阻抗等5个因素,并对约简的准确性进行了验证。分别建立了矿岩可爆性评价的BP神经网络模型和粗糙集-BP神经网络模型,前者对矿岩可爆性指数的预测值与实际值的平均偏差为8.33%,而后者为6.75%。
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