基于粗糙集的Logistic回归模型在矿井突水模式识别中的应用

发布时间：2018-07-05 18:20

  本文选题：矿井突水 + 模式识别　； 参考：《煤田地质与勘探》2015年06期

【摘要】：矿井突水模式识别是一个非正态、非线性和高维数据处理问题,也是二分类问题。使用粗糙集属性约简算法对样本数据降维,建立Logistic回归模型,并利用粒子群算法对模型参数优化。该模型对建模样本突水模式识别正确率为90%,对测试样本突水模式识别正确率为100%,效果好于数据不降维的Logistic回归模型。该模型克服了线性回归分析解决二分类问题存在的不足,为矿井突水模式识别提供了一种新思路、新方法。
[Abstract]:Mine water inrush pattern recognition is a non-normal, nonlinear and high-dimensional data processing problem, which is also a two-classification problem. The rough set attribute reduction algorithm is used to reduce the dimension of the sample data and the logistic regression model is established. The particle swarm optimization algorithm is used to optimize the parameters of the model. The accuracy rate of water inrush pattern recognition is 90% for the model and 100% for the test sample, which is better than the Logistic regression model which does not reduce the dimension of the data. The model overcomes the shortcomings of linear regression analysis to solve the two-classification problem and provides a new way and method for pattern recognition of mine water inrush.
【作者单位】： 兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系;兰州石化职业技术学院石油化学工程系;
【基金】：甘肃省科技厅项目(1204GKCA004) 甘肃省财政厅专项资金立项资助(甘财教[2013]116)
【分类号】：TD745

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2101267