基于KPCA-Fisher判别分析的煤炭自燃预测研究.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于KPCA-Fisher判别分析的煤炭自燃预测研究</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：1.19MB</p>
<p>总页数：24页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于KPCA-Fisher判别分析的煤炭自燃预测研究》是一篇探讨煤炭自燃预测方法的学术论文。该研究结合了核主成分分析（KPCA）与Fisher判别分析技术，旨在提高煤炭自燃预警的准确性与可靠性。通过KPCA对高维数据进行降维处理，提取关键特征，再利用Fisher判别分析进行分类识别，有效提升了模型的区分能力。该方法在实际煤矿安全监测中具有重要的应用价值，为煤炭自燃的早期预警提供了新的思路和技术支持。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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