典型文献
改进贝叶斯判别法的矿井水源识别模型
文献摘要：
为准确地判别矿井水源的类型以减少矿井水害的发生,提出一种改进贝叶斯判别的矿井水源识别模型.通过对砂岩裂隙水、老空水、奥灰水和太灰水4类水源进行水质化验,分析选取K++Na+,Ca2+,Mg2+,SO42-,Cl-,HCO3-6种水质离子作为判别指标;首先使用SPSS Statistics 24软件分析各水质离子之间的相关性,其次对各主成分进行方差贡献率分析,选取前5种水质离子作为主要水质离子,然后根据变异系数法计算主要水质离子权重,最终结合贝叶斯判别法建立水源判别模型,并将模型的预测结果与基础贝叶斯模型的结果进行对比.结果表明:利用改进贝叶斯判别的矿井水源识别模型对14个待测样本进行测试,判别准确率为85.71％,相较于基础贝叶斯模型的准确率提高了 21.42％,应用该判别模型的准确率得到了大幅提升;将该模型回代到26个样本中,判别结果与实际情况基本吻合.通过2种模型的对比分析,采用改进贝叶斯模型进行矿井水源识别准确率高且具有研究价值,为矿井水源识别提供新的思路.
文献关键词：
主成分分析;变异系数;贝叶斯判别;水源识别
中图分类号：
作者姓名：
秋兴国;刘杰;李娜;黄润青
作者机构：
西安科技大学计算机科学与技术学院,陕西西安710054
文献出处：
引用格式：
[1]秋兴国;刘杰;李娜;黄润青-.改进贝叶斯判别法的矿井水源识别模型)[J].西安科技大学学报,2022(02):237-244
A类：
B类：
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AB值：
0.244562
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