邱春荣

作品数：1被引量：12H指数：1
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供职机构：中国矿业大学信息与电气工程学院更多>>
发文主题：SVM粒子群优化瓦斯预测特征提取更多>>
发文领域：矿业工程更多>>
发文期刊：《煤矿安全》更多>>
所获基金：中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
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深度学习耦合粒子群优化SVM的瓦斯浓度预测被引量：12
《煤矿安全》2016年第11期173-176,共4页钱建生 邱春荣 李紫阳 吴响 
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014XT04)
为改进工作面煤矿瓦斯涌出浓度的预测精度,基于深度学习网络、SVM和粒子群(PSO)优化算法的原理,建立1种深度学习网络与粒子群优化SVM神经网络耦合的混合算法模型,该算法首先基于深度学习理论学习样本数据较深层次的特征,提取出较少个用...
关键词：深度学习 特征提取 SVM神经网络 粒子群优化 瓦斯预测 
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