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一种基于ADABOOST集成算法的深部爆破破坏区形状预测方法

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摘要

本发明公开的一种基于ADABOOST集成算法的深部爆破破坏区形状预测方法，包括如下步骤，步骤一：收集实验室模拟真实场景记录数据做关联性分析找到主要影响因素，步骤二：切分数据，步骤三：再处理数据，步骤四：数据分割，步骤五：训练数据，步骤六：利用训练好数据与真实数据进行对比，步骤七：评价结果。本发明属于金属采矿的工程爆破技术领域，本发明提供了一种基于ADABOOST集成算法的深部爆破破坏区形状预测方法，有效解决了以往进行爆破破坏区形状预测需要大量的开发成本且需要大量资金购买相应的服务，性价比较低的问题，体现了机器学习的方法在工程爆破领域的应用具有实际的参考价值，预测的结果具有理论的意义，是一种减少开发成本的预测方法。

著录项

  • 公开/公告号CN113221327A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 辽宁石油化工大学;

    申请/专利号CN202110399900.8

  • 发明设计人 曹宇;戴星航;魏海平;袁帅;程旭;贾银山;叶成荫;刘琳琳;题晓颖;

    申请日2021-04-14

  • 分类号G06F30/20(20200101);G06F111/10(20200101);G06F119/14(20200101);

  • 代理机构11616 北京盛凡智荣知识产权代理有限公司;

  • 代理人孙娜

  • 地址 113001 辽宁省抚顺市望花区丹东路西段1号

  • 入库时间 2023-06-19 12:07:15

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-09-01

    授权

    发明专利权授予

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