地下采场破碎岩体稳定性评价与参数优化

以焦家金矿试验采场为工程依托,开展缓倾斜中厚破碎矿体采场稳定性分析.通过对焦家金矿-390m中段试验采场的工程地质调查、矿岩力学性质试验,获得了表征矿山岩体工程质量的多种指标;应用岩石质量Q分级和RMR分级系统,对试验采场岩体稳定性进行评价分析;基于修正的Mathews稳定图法和临界跨度设计法,对采场暴露面尺寸和最大跨度进行优化.分析认为,当回采进路跨度小于8m时即可保证采场的稳定性.将所得到的结果应用于现场工业试验,现场采用暴露面尺寸为75m×15m的进路进行回采,采用现场观测的手段进行回采过程的监测.结果表明,在回采过程中进路的顶板及围岩并未发生垮落及剥落现象,采场围岩稳定性良好.     

一种基于改进信息增益特征选择的最大熵模型文本分类方法

针对传统信息增益(IG)特征选择算法忽略词频分布的缺陷,该文提出一种新的IG特征选择算法.该算法通过引入均衡比和类内词频位置参数,解决了传统IG算法忽略词频分布对分类的弱化问题,修正传统类内词频位置参数,提高特征选择算法的文本分类精度,并将该改进IG特征选择算法用于最大熵模型(ME)对文本进行分类.实验结果表明:该文所提方法在进行文本分类时F1值高于传统IG算法.该文方法的ME分类精度高于K最近邻KNN(K-Nearest Neighbor)算法,说明本文方法是可行的、有效的.     

基于DBN和RF的跨被试情绪识别研究

目前情绪识别的分类方法很多,但情绪分类模型多具有被试依赖性,基于SEED数据集探索了跨被试情绪识别模型.首先将所有被试的脑电(Electroencephalogram,EEG)数据合并为一个被试,共提取675个trial三类情绪(正性(positive)、中性(neutral)、负性(negative)情绪)的短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)、离散小波变换(Discrete Wavelet Transformation,DWT)特征,并使用ReliefF特征选择算法对特征进行权重排序.其次,从排序好的特征中选择600个trial作为训练集,剩余的作为测试集;然后将K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)、二次判别分析法(Quadratic Discriminant Analysis,QDA)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、深度置信(信念)网络(Deep Belief Network,DBN)五种分类算法作为分类器,对比研究选出最优的分类框架.结果表明,五种分类器的平均分类精度分别为:KNN 69.21%±3.4%,QDA 52.17%±9.41%,SVM 78.41%±3.8%,RF83.49%±2.6%,DBN 81.73%±2.22%,可见RF的分类效果最好.分别计算每个分类模型对负性、中性、正性情绪的分类准确率,结果如下:不同分类器对正性情绪的识别效果都比较好;KNN,QDA,SVM对负性和中性情绪的分类效果较差,准确率不高;DBN和RF对负性和中性情绪的识别率较高,能有效地进行情绪识别.以上研究可望为跨被试的情绪识别模型提供参考.     

基于Hadoop平台的KNN分类器的优化和实现

分析了KNN分类算法的流程,然后在K值的动态获取和分类加权两个方面对分类算法进行改进;利用MapReduce编程思想完成KNN分类算法在Hadoop集群环境下的移植和实现。实验数据证明,改进后的KNN分类算法在人脸识别精度、识别效率和稳定性3个方面得到了有效提高。     

K-最近邻的改进及其在文本分类中的应用

采用K近邻算法(Knearest neighbors,简称KNN)进行分类时,如果训练样本数量太大,那么搜索测试样本的K个最近邻时,算法的计算量很大.本文针对KNN的不足提出了一种改进方法.改进的KNN算法通过定义样本的延拓类和延拓能力,保留延拓能力强的样本作为它延拓类中其它训练样本的代表,来缩减训练样本数量,达到减少算法计算量的目的.实验证明,改进的KNN算法具有很好的性能.     

基于阈值聚类和KNN分类的入侵检测

利用基于阈值聚类算法首先对带类标记的样本数据集进行有指导性聚类,其主要目的是压缩训练数据集,解决KNN分类算法的样本选择问题以及孤立点的发现,用少量的更具代表性的聚类中心替代KNN算法中巨大的样本集,然后利用聚类密度改进KNN分类算法,从而提高KNN分类检测的准确度和速度.     

一种适用于不均衡数据集分类的KNN算法

传统的K-最邻近(K Nearest Neighbor,KNN)分类算法在处理不均衡样本数据时,其分类器预测倾向于多数类,少数类分类误差大。针对此问题从数据层的角度改进了传统的KNN算法。先通过K-means聚类算法将少数类样本聚类分组,将每个聚类内的样本作为遗传算法的初始种群;再使用遗传交叉和变异操作获取新样本,并进行有效性验证。最终获取到各类别样本数量基本均衡的训练样本集合。实验结果表明此方法有效改善了KNN算法对少数类分类效果。此法同时适用于其他关注少数类分类精度的不均衡数据集分类问题。     

基于XGBoost的多种生理信号评估心理压力等级方法

基于生理信号客观评估心理压力状态成为目前的研究热点,但最佳评估算法有待进一步探索. 本文选择心算任务诱发受试者的心理压力,采集了21位在校大学生的脑电、心电、皮肤电导、脉搏波4种生理信号. 提取各生理信号时域和频域的多种特征,使用方差分析(ANOVA)、最大相关最小冗余(mRMR)、单个特征支持向量机(SVM)分类准确率、随机森林(RF)特征重要性、梯度上升决策树(GBDT)特征重要性、极端梯度提升(XGBoost)特征重要性6种特征选择方法筛选出有效特征,利用SVM、K近邻(KNN)、高斯朴素贝叶斯(GNB)、自适应提升算法(Adaboost)、GBDT、XGBoost 6种分类器对提取的特征进行分类. 结果得出,GBDT特征筛选与XGBoost分类器的组合模型对心理压力的等级评估效果最佳.      

夏楼铁矿采场跨度优选数值模拟研究

根据夏楼铁矿开采技术条件,选取了分段空场嗣后充填采矿法以及12.5 m的分段高度,并初步确定了采场跨度范围.通过采用数值模拟方法,对采场初选的跨度进行研究,从采场顶板应力变化规律进行分析,得到了采场跨度的合理值为12 m.     

基于并行遗传算法的KNN分类方法

针对KNN的K值难以确定的问题,提出一种基于并行遗传算法的KNN分类方法.该方法采用粗粒度模型的并行遗传算法进行设计,通过种群内的遗传、变异和种群间的并行进化、联姻得到优化的K值和分类结果.实验结果表明,该方法有效的提高了KNN算法的分类效果,是一种精确高效的分类方法.