矿山硫化矿自燃倾向性分级的Bayes判别法及应用

来源 :中南大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：zyzy828

【摘要】

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为实现高硫矿床的安全开采，将Bayes判别分析理论应用于矿山硫化矿自燃倾向性的等级判别与分类中。选取反映硫化矿自燃特性的低温氧化质量增加率、自热点温度、自燃点温度这3项

【作者】

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罗凯吴超阳富强李孜军

【机构】

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中南大学资源与安全工程学院,江西理工大学建筑与测绘学院,福州大学环境与资源学院

【出处】

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中南大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2014年7期

【关键词】

：

硫化矿 Bayes判别分析自燃倾向性分类 sulfide minerals Bayes discriminant analysis spontaneou

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为实现高硫矿床的安全开采，将Bayes判别分析理论应用于矿山硫化矿自燃倾向性的等级判别与分类中。选取反映硫化矿自燃特性的低温氧化质量增加率、自热点温度、自燃点温度这3项指标作为基本判别因子；将硫化矿自燃倾向性分为3个级别作为Bayes判别分析的3个正态总体。以采自典型矿山的20组代表性矿样的实测数据作为训练样本，建立硫化矿自燃倾向性分级的Bayes判别函数。利用交叉确认估计法对训练后的模型进行检验，最后运用该模型对7个待检验矿样的自燃倾向性进行分级。研究结果表明：经训练后的Bayes判别分析模型误判率很低

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