【摘 要】
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传统的模糊C-均值聚类在处理煤与瓦斯突出的预测时,由于其对初始聚类中心的过度依赖而导致预测结果准确率的降低。为了准确预测煤与瓦斯突出,提出了一种基于自适应权重模糊C-
【机 构】
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贵州省矿山安全科学研究院（贵州省煤矿瓦斯防治工程技术研究中心）,贵州大学计算机科学与信息学院
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传统的模糊C-均值聚类在处理煤与瓦斯突出的预测时,由于其对初始聚类中心的过度依赖而导致预测结果准确率的降低。为了准确预测煤与瓦斯突出,提出了一种基于自适应权重模糊C-均值聚类的煤与瓦斯突出预测方法。该方法将瓦斯浓度相关影响因素作为特征空间中的样本,利用高斯距离比例来表示权重,并动态计算每个样本对于类的权重,对特征空间中的样本进行聚类分析预测,降低了算法对初始聚类中心的依赖。
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