基于AdaBoost组合学习方法的岩爆分类预测研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 葛启发1,2; 冯夏庭1,3 |
| 刊名 | 岩土力学
 |
| 出版日期 | 2008 |
| 期号 | 04页码:943-948 |
| 关键词 | 岩爆 等级分类 数据挖掘 Adaboost 神经网络 |
| ISSN号 | 1000-7598 |
| 英文摘要 | 针对岩爆等级划分问题,考虑了岩爆灾害发生的多种主要影响因素,采用新的数据挖掘方法AdaBoost(即Adaptive Boosting)的组合学习方法,结合流行的人工神经网络BP算法,构建了集成神经网络AdaBoost—ANN(简称AB—ANN)的岩爆等级多分类预测模型。该模型克服了单一弱分类器的不稳定性,提高了分类器精度,实验结果表明,预测的结果与实际值比较吻合,证明了该方法的可行性。 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://119.78.100.198/handle/2S6PX9GI/11322]  |
| 专题 | 岩土力学所知识全产出_期刊论文 国家重点实验室知识产出_期刊论文 |
| 作者单位 | 1.东北大学资源与土木工程学院 2.中国恩菲工程技术有限公司 3.中科院武汉岩土力学研究所岩土力学重点实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 葛启发,冯夏庭. 基于AdaBoost组合学习方法的岩爆分类预测研究[J]. 岩土力学,2008(04):943-948. |
| APA | 葛启发,&冯夏庭.(2008).基于AdaBoost组合学习方法的岩爆分类预测研究.岩土力学(04),943-948. |
| MLA | 葛启发,et al."基于AdaBoost组合学习方法的岩爆分类预测研究".岩土力学 .04(2008):943-948. |
入库方式： OAI收割
来源：武汉岩土力学研究所
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