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针对煤矿回采工作面瓦斯涌出量系统的时变性、非线性、复杂性、不确定性等特点,提出了混沌免疫粒子群算法(CIPSO)与Elman神经网络的耦合算法(CIPSO-ENN)用于非线性动态绝对瓦斯涌出量预测。算
为了更好地处理空中威胁目标的不确定性信息,提出了基于熵权灰色关联和D-S证据理论相结合的威胁评估方法。将熵理论应用于求解各指标权重,利用灰色关联法确定各指标的不确信度,进而得到各指标下不同目标的Mas
为了提高瓦斯浓度预测的精度和稳定性,提出了将遗传算法(GA)与BP神经网络结合的预测方法。利用BP神经网络能以任意精度逼近非线性函数的优点,结合遗传算法的全局搜索能力,优化神经网络权值和阈值,建立GA
尼尔.J.萨尔金德编著的《爱上统计学（第2版）》非常清晰地阐明了整个抽样调查、统计检验的思想和逻辑，特别是书中总结的一个表：在什么时候需要用到什么样的统计技术，对刚入门的人特别有用。比如什么时候用独立
为了提高煤矿瓦斯涌出量的预测精度，针对煤矿瓦斯涌出量的训练样本选择问题，提出一种基于合理遗忘训练样本的煤矿瓦斯涌出量预测模型。首先通过引入遗忘因子既考虑了历史数据的影响，又突出了新数据的作用，然后最小
【作者】 唐发明； 【导师】 陈绵云； 王仲东； 【作者基本信息】 华中科技大学 ， 控制理论与控制工程， 2005， 博士 【摘要】 传统的统计学研究的是假定样本数目趋于无穷大时的渐近理论,现有的机
为提高短时交通流预测模型精度，分析了GM(1，1)模型和灰色Verhulst模型的特点，发现GM(1，1)模型适用于具有较强指数规律的序列，只能描述单调的变化过程，而Verhulst模型则适用于非单调
运用灰色模型得出了回采工作面和掘进工作面的瓦斯涌出量预测值;统计分析了7601综采工作面日产量(日进度)与相对瓦斯涌出量之间的关系;运用MATLAB曲线拟合工具,通过对原始数据的等间隔序列化等处理,得
为了科学预防并控制煤矿瓦斯险兆事件发生,需要明确瓦斯险兆事件影响因素,以便采取相应的管控策略。采用扎根理论的研究方法对文献、访谈和事故案例等资料进行开放性译码、主轴译码、选择性译码、理论饱和检验得出设
癌症基因组研究是一种相对较新的方法。 它显示出巨大的潜力，但面临某些挑战。 研究人员通常不得不以相对较小的患者样本量处理成千上万的基因，这一难题称为“维数诅咒” [1]，并且由于相对稀疏，很难很好地学
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