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[学位论文] 作者：邵剑生,
来源：山东科技大学 年份：2018
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[期刊论文] 作者：邵剑生,薛惠锋,,
来源：西华大学学报(自然科学版) 年份：2012
为有效预测煤与瓦斯的突出强度,分析了煤与瓦斯突出的主要影响因素,建立了基于粒子群优化支持向量机方法(PSO-SVM)的煤与瓦斯突出强度预测模型,通过实例对该模型的预测效果进...
[期刊论文] 作者：邵剑生,薛惠锋,,
来源：西安工业大学学报 年份：2012
为了对冲击地压进行有效的预测,分析了冲击地压的主要影响因素,建立了基于粒子群优化支持向量机方法（PSO-SVM）的冲击地压危险程度预测模型,并通过实例,对PSO-SVM模型的预测效果...
[期刊论文] 作者：石永奎,邵剑生,李金皓,
来源：中国运筹学会模糊信息与模糊工程分会第五届学术年会 年份：2010
为了对煤炭企业物流成本进行有效的预测，首先分析了煤炭企业物流成本的影响因素，然后分别采用PSO-BP网络和BP网络对煤炭企业物流成本进行了预测，并对试验结果进行了对比分析，结果......
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