基于LightGBM和DNNFL的陷落柱识别方法研究与应用.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于LightGBM和DNNFL的陷落柱识别方法研究与应用</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：6.56MB</p>
<p>总页数：32页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于LightGBM和DNNFL的陷落柱识别方法研究与应用》探讨了利用机器学习技术进行矿井地质构造识别的研究成果。该文结合LightGBM算法与深度神经网络联邦学习（DNNFL）模型，提出一种高效、准确的陷落柱识别方法。通过分析矿井地质数据，该方法能够有效提升识别精度，降低误判率，为矿山安全提供技术支持。研究结果表明，该方法在实际应用中具有良好的适应性和稳定性，对提高矿井开采效率和安全性具有重要意义。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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