[发明专利]基于少样本度量和集成学习的岩爆预测方法在审
| 申请号： | 202210381289.0 | 申请日： | 2022-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN114662405A | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 蔡鑫;袁航;周子龙;陈新庆;郑翱 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N20/20;G06Q10/04;G06Q50/08;G06F111/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 长沙永星专利商标事务所(普通合伙) 43001 | 代理人： | 周咏;米中业 |
| 地址： | 410082 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于少样本度量和集成学习的岩爆预测方法，包括选取影响岩爆等级定量预测指标和岩爆等级划分定性标准；构建岩爆分级数据集并分为训练集和测试集；将训练集的每组数据依次与训练集中所有数据进行两两交叉重组并重新标定数据标签构成模型训练集；构建集成学习模型并采用模型训练集训练得到岩爆预测初级模型；将测试集中的每组数据依次与训练集中所有数据进行两两交叉重组并重新标定数据标签构成模型测试集；采用模型测试集测试岩爆预测初级模型并优化得到岩爆预测模型；采用岩爆预测模型在实际工程中进行岩爆的预测。本发明提高了机器学习训练过程的有效性，训练标签种类少，训练过程简单，可靠性高、准确度高且科学稳定。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 样本 度量 集成 学习 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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