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本文提出了一种自适应的,基于混合的,多样化的集成方法,以提高二进制分类的性能。 所提出的方法是基础模型的非线性组合,以及对每个数据实例的最合适模型的自适应选择的应用。 集成方法是一种重要的机器学习技术

煤体结构与煤与瓦斯突出危险性密切相关,对其进一步研究具有意义。在总结煤的破坏类型、进行煤体结构定性描述的基础上,建议采用煤的筛分指数来定量反映煤的破坏类型,采用软煤比和揉皱系数来定量反映煤体结构的破坏

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