一、基本信息
文档名称：基于KPCA-Fisher判别分析的煤炭自燃预测研究
文档格式：pdf格式
文档大小：1.19MB
总页数：24页
二、简介
《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。
三、预览
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