基于RS-SVM的矿井通风系统可靠性评价

被引:14
作者
张俭让 [1 ,2 ]
董丁稳 [1 ]
机构
[1] 西安科技大学能源学院
[2] 教育部西部矿井开采及灾害防治重点实验室
关键词
矿井通风系统; 粗糙集(RS)-支持向量机(SVM); 评价模型;
D O I
10.13347/j.cnki.mkaq.2009.09.020
中图分类号
TD724 [通风系统、通风方法与设备];
学科分类号
081903 ;
摘要
在分析矿井通风系统可靠性影响因素和参考其它评价模型的基础上,建立矿井通风系统可靠性评价指标集。基于粗糙集(RS)原理、支持向量机(SVM)方法和通风系统的特点,建立RS-SVM煤矿通风系统可靠性评价模型。同时应用RS-SVM方法对具体样本数据进行了计算分析,得出最终评价等级。
引用
收藏
页码:33 / 36
页数:4
相关论文
共 6 条
[1]  
Rough集理论与知识获取.[M].王国胤编著;.西安交通大学出版社.2001,
[2]  
统计学习理论的本质.[M].(美)VladimirN.Vapnik著;张学工译;.清华大学出版社.2000,
[3]   ROUGH SETS [J].
PAWLAK, Z .
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER & INFORMATION SCIENCES, 1982, 11 (05) :341-356
[4]   基于RS与FNN的通风系统评价模型 [J].
朱传杰 ;
林柏泉 ;
李文霞 ;
董涛 ;
王力 ;
孙鑫 .
采矿与安全工程学报, 2008, 25 (04) :490-493
[5]   基于广义回归神经网络GRNN的矿井通风系统可靠性评价 [J].
刁明富 ;
王洪良 .
煤炭工程, 2008, (08) :75-78
[6]   基于人工神经网络的矿井通风系统评价研究 [J].
程磊 ;
杨运良 ;
熊亚选 .
中国安全科学学报, 2005, (05) :88-91