岩爆分类的支持向量机方法

被引：60

作者：

赵洪波

机构：

[1] 绍兴文理学院土木系浙江绍兴

来源：

岩土力学 | 2005年 / 04期

关键词：

岩爆; 分类; 支持向量机;

D O I：

10.16285/j.rsm.2005.04.029

中图分类号：

TU45 [岩石（岩体）力学及岩石测试];

学科分类号：

0801 ; 080104 ; 0815 ;

摘要：

针对岩爆分类问题,提出了基于支持向量机的分类方法。通过对影响岩爆因素的分析,运用支持向量机理论建立岩爆类别的支持向量机模型。结果表明,基于支持向量机的岩爆分类方法具有较高的准确率,该方法是科学可行的,具有广泛的应用前景。

引用

页码：642 / 644

页数：3

共 8 条

[1] 岩爆分类的人工神经网络预测方法 [J].

丁向东 ;

吴继敏 ;

李健 ;

刘成君 .

河海大学学报(自然科学版), 2003, (04) :424-427

[2] 基于支持向量机的岩体工程分级 [J].

赵洪波 ;

冯夏庭 ;

尹顺德 .

岩土力学, 2002, (06) :698-701

[3] 岩爆形成机制与判据研究 [J].

徐林生 ;

王兰生 ;

李永林 .

岩土力学, 2002, (03) :300-303

[4] 岩爆预测的支持向量机 [J].

冯夏庭 ;

赵洪波 .

东北大学学报, 2002, (01) :57-59

[5] 岩爆预测的模糊数学综合评判方法 [J].

王元汉 ;

李卧东 ;

李启光 ;

徐钺 ;

谭国焕 .

岩石力学与工程学报, 1998, (05) :15-23

[6] 板状破坏的岩体岩爆判别的一种方法 [J].

王敏强 ;

侯发亮 .

岩土力学, 1993, (03) :53-60

[7]

智能岩石力学导论[M]. 科学出版社 , 冯夏庭著, 2000

[8] A tutorial on Support Vector Machines for pattern recognition [J].

Burges, CJC .

DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, 1998, 2 (02) :121-167

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