一种基于ADABOOST集成算法的深部爆破破坏区形状预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110399900.8
IPC分类号：G06F30/20;G06F111/10;G06F119/14
申请日期：
2021-04-14
申请人：
辽宁石油化工大学

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著录项信息

专利名称	一种基于ADABOOST集成算法的深部爆破破坏区形状预测方法
申请号	CN202110399900.8	申请日期	2021-04-14
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-06	公开/公告号	CN113221327A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/20	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;2;0;;;G;0;6;F;1;1;1;/;1;0;;;G;0;6;F;1;1;9;/;1;4查看分类表>
申请人	辽宁石油化工大学	申请人地址	辽宁省抚顺市望花区丹东路西段1号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	辽宁石油化工大学	当前权利人	辽宁石油化工大学
发明人	曹宇;戴星航;魏海平;袁帅;程旭;贾银山;叶成荫;刘琳琳;题晓颖
代理机构	北京盛凡智荣知识产权代理有限公司	代理人	孙娜

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。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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