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    首页 > 人民黄河 > 基于数据挖掘的支持向量机围岩分类方法研究

    基于数据挖掘的支持向量机围岩分类方法研究

    Research on SVM Rock Classification Based on Data Mining

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    摘要针对围岩分类问题,提出了一种依据数据挖掘技术,采用二叉树支持向量机的智能围岩分类方法.该方法选择9项影响围岩分类的主要指标,利用SPSS Modeler数据挖掘工具构建SVM分类拟合模型,对围岩数据进行分类和预测,以实现快速智能化决策输出.研究结果表明:基于数据挖掘的支持向量机围岩分类方法可以很好地解决小样本、非线性、高维数的问题,该方法科学可行、可视性强、准确率高,应用前景广阔.

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    作者 杨帆 [1] 许强 [1] 戴岚欣 [1] 学术成果认领
    作者单位 成都理工大学 地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室,四川 成都,610059 [1]
    关键词 围岩分类支持向量机数据挖掘二叉树
    分类号 U452.1+2TV223.1
    栏目名称 工程建设管理
    DOI 10.3969/j.issn.1000-1379.2017.07.030
    发布时间 2017-08-04
    基金项目
    国家杰出青年科学基金资助项目 高等学校博士学科点专项科研基金(优先发展领域)资助项目
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    人民黄河

    人民黄河

    2017年39卷7期

    135-138页

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