【摘 要】
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选用影响煤巷围岩分类的主要6项指标作为Bayes判别分析模型的判别因子，以15组煤巷围岩实测数据作为学习样本进行训练，通过分析计算，建立了相应的线性判别函数，并利用回代估计
【机 构】
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孝感学院湖北小城镇研究中心，湖北孝感432000
【出 处】
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第十二届全国岩石动力学学术会议暨国际岩石动力学专题研讨会
论文部分内容阅读
选用影响煤巷围岩分类的主要6项指标作为Bayes判别分析模型的判别因子，以15组煤巷围岩实测数据作为学习样本进行训练，通过分析计算，建立了相应的线性判别函数，并利用回代估计方法对训练后的判别模型进行检验，其回判估计的误判率为O。利用该模型对3组煤巷围岩实测数据情况进行识别，其结果与实际情况完全一致，并与神经网络和支持向量机的预测结果进行对比。结果表明：Bayes判别分析法判别能力强，交叉确认估计的误判率低，是解决煤巷围岩分类的一种有效方法。
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