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煤层底板突水危险性的Bayes判别分析模型及应用
基于Bayes判别分析的基本思想,建立煤层底板突水危险性的Bayes判别分析模型。选用煤层的含水层富水性、含水层水压、隔水层厚度、断层导水性和构造发育程度5个指标作为该模型的判别因子,以不同地区煤矿的14组煤层实测数据作为训练样本,建立了Bayes判别分析模型。为了验证模型的准确性,用回代判别方法对14组煤层实测数据进行判别,并用工程实例进行了验证。研究结果表明,Bayes判别分析模型误判率较低,能快速有效地判别出煤层底板突水危险性的等级,在实际工程中有较强的适用性。
2022-09-16 16:19:50
215KB
煤层
底板
突水
Bayes方法
1
人工智能4--
Bayes方法
.pptx
人工智能4--
Bayes方法
2022-05-11 22:06:41
724KB
人工智能
文档资料
主观
Bayes方法
-知识的不确定性与不确定推理(可信度方法主观贝叶斯模糊推理概率分配函数正交和似然函数信任函数)
5.4主观
Bayes方法
5.4.1 知识不确定性的表示 1. 知识表示方法 在主观
Bayes方法
中,知识是用产生式表示的,其形式为 IFETHEN(LS,LN) H 其中(LS,LN)用来表示该知识的知识强度,LS和LN的表示形式分别为 LS=P(E/H)/P(E/~H) LN=P(~E/H) /P(~E/~H)=(1-P(E/H))/(1-P(E/~H)) LS和LN的取值范围均为[0,+∞]。 由Bayes公式可知 P(H/E)=P(E/H)×P(H)/P(E) P(~H/E)=P(E/~H)×P(~H)/P(E) 将两式相除,得 P(H/E)/P(~H/E)=P(E/H)/P(E/~H)×P(H)/P(~H)
2021-10-26 09:56:12
4.11MB
主观Bayes方法
信任函数与似然函数的关系
C-F模型
结论不确定性的合成
1
基于
Bayes方法
的无失效数据寿命分布研究
Bayes估计是对产品无失效数据进行分析的一种有效方法. 对无失效数据,给出了失效概率的Bayes 估计,并结合配分布曲线方法和matlab 软件给出了无失效数据时产品寿命分布类型的确定方法
2021-05-07 18:44:13
487KB
Bayes
无失效数据
可靠性
1
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