【摘 要】
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针对常用煤炭识别方法样本数据要求高、人为因素影响大、识别准确性差等问题,提出一种基于信息熵的灰色关联度分析方法。通过分析熵权灰关联分析法的决策模型,根据样本数据建
【机 构】
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兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系,兰州石化职业技术学院石油化学工程系
【基金项目】
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甘肃省科技厅资助项目(1204GKCA004);甘肃省财政厅专项资金立项资助项目(甘财教[2013]116号)
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针对常用煤炭识别方法样本数据要求高、人为因素影响大、识别准确性差等问题,提出一种基于信息熵的灰色关联度分析方法。通过分析熵权灰关联分析法的决策模型,根据样本数据建立了熵权灰关联度分析法的煤炭种类(无烟煤,烟煤和褐煤)辨识模型,并反向检验了待测煤样识别的准确性。最后对比分析了熵权灰关联度分析法和模糊识别法的煤样识别的准确性。结果表明:熵权灰关联度分析法对建模煤样和待测煤样的识别准确率均达到100%;而模糊识别法对建模煤样、待测煤样的识别准确率分别为83.33%、75.00%,总准确率为81.25%。说明熵权
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