文献类型：期刊文章

作　　者：孙继平[1] 李迎春[1] 付兴建[2]

机构地区：[1]中国矿业大学(北京校区)机电与信息工程学院,北京100083 [2]北京信息科技大学计算机与自动化系,北京100085

出　　处：《湖南科技大学学报（自然科学版）》

基　　金：高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20050290010)

年　　份：2006

卷　　号：21

期　　号：4

起止页码：1-4

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：合理地选择突出控制因素是进行突出预测的关键技术之一.首先给出了基于系统聚类的突出预报数据关联性分析方法,通过DB Index准则判断聚类模型的有效性.然后研究了煤与瓦斯突出控制因素的选择规则.最后以平顶山煤矿为例,分析了该矿突出预报数据间的关联性,得到了相应的变量聚类树,并选择了主要的突出控制因素.仿真结果验证了所提出的突出控制因素选择方法的合理性和有效性.图2,表3,参11.

关 键 词：煤与瓦斯突出 控制因素  系统聚类算法  DB Index准则  聚类树

分 类 号：TD713]