矿山水害空间数据挖掘与知识发现的支持向量机理论与方法pdf电子书版本下载

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第1章 绪论 1

1.1 研究背景、目的及意义 1

1.2 MGIS和MD概述 2

1.3 矿井突水预测分析方法综述 3

1.4 SVM理论基础 4

1.5 本书的研究内容和体系结构 14

第2章 SVM的推广能力估计与参数选择 16

2.1 SVM推广能力估计的理论基础 16

2.2 SVM推广能力的估计方法 19

2.3 SVM的推广性能与参数的关系 20

2.4 对（C，σ）优选方法的改进 25

2.5 本章小结 36

第3章 多类支持向量机 37

3.1 现有多类支持向量机算法 37

3.2 多类支持向量机的比较 42

3.3 本章小结 50

附录 50

第4章 多类支持向量机的改进 52

4.1 H-SVMs的改进策略 52

4.2 ECOC SVMs的改进策略 61

4.3 本章小结 71

第5章 SVM在矿井突水水源分析中的应用 72

5.1 矿井水源识别方法综述 72

5.2 水源分析SVM建模 73

5.3 多水源分析的SVM模型 75

5.4 SVM在混合水源分析中的应用 79

5.5 本章小结 81

第6章 SVM在矿井突水预测中的应用 82

6.1 矿井突水预测与分析 82

6.2 矿井突水规则的获取方法 88

6.3 煤层底板破坏深井预测的PSO-LSSVM模型 100

6.4 本章小结 105

第7章 基于MGIS的矿井突水评价与预测系统 106

7.1 研究区概况 106

7.2 突水规则的获取 108

7.3 利用关系数据库管理突水规则 112

7.4 系统简介 117

7.5 本章小结 118

第8章 结论与展望 120

参考文献 123

本书相关的学术成果 134