改进的模煳多类支持向量机算法在瓦斯预警中的应用.pdf

第 卷第 期 煤 矿 机 械 Vol.34 No.03 34 03 2013 年 03 月 Coal Mine Machinery Mar. 2013 改进的模糊多类支持向量机算法在瓦斯预警中的应用* 宋文津 承德石油高等专科学校 河北承德 （ ， 067000 ） 摘 要 煤 与 瓦斯危险性的准确预 测一 直是矿 山安全领域 的关键技术 难题 和 重 大研究课题 ： 。 支持 向量机是在 瓦斯预 警 中广泛使 用 的一种技术 ，以统计 学 习理 论 和 支持 向量机 为基 础 ，通过研 究基于模 糊 支持向量机的 多类分类方法 ，对原 算 法进行改进 ，采 用模 糊 多类支持 向量机 ，并构造模 糊 隶属函数 ，同时使 用序 列最小最优化 算 法进行求解 ，以期提 高算 法的精度和速度 。 关键词 支持向量机 瓦斯预警 模糊 隶属函数 ： ； ； 中图分类号： 文献标志码： 文章编号： （ ） TD712 A 1003 － 0794 2013 03 － 0232－ 02 Gas Early Warning Based on Improved Algorithms of Fuzzy Support Vector Machines SONG Wen-Jin (Chengde Petroleum College ， Chengde 067000 ， China) Abstract ： Coal and gas risk accurately predict the field of mine safety has been the key technical problems and major research topic. SVM is widely used in gas warning. This paper through research based on fuzzy support vector machine multi-class classification, an improved algorithm by introducing the fuzzy membership of data samples, using sequential minimal optimization to solve fuzzy ’ multicategory support vector machine. in order to improve the algorithm s accuracy and speed. Key words ： support vector machine ； gas early warning ； fuzzy membership of data samples 引言 适合于更多的实际情况 将支持向量机有效地由传