针对小样本、多类煤矿顶板的状态检测问题,提出了基于支持向量机集成的算法。采用深度优先搜索对支持向量机集成参数进行优化,并结合煤矿顶板敲击声信号的人耳听觉功率谱特征,对煤矿顶板中浮石、剥层等现象进行分类识别。实验表明,该算法能够对多类顶板状态进行有效分类,且识别率较高,能够作为安全开采的保障手段。