基于核密度估计聚类和SVM的综采工作面人子系统可靠性分析

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详细分析了综采工作面人子系统可靠性及其影响因素,在此基础上,利用核密度估计聚类给出一种多指标人子系统可靠性等级划分方法,结合支持向量机(SVM)构建了可靠性等级与影响因素之间的显性映射,并借助Jacobi矩阵研究可靠性等级在各个影响因素方向上的变化关系。实例分析表明该方法具有较好的推广能力,是有效实用的。 This paper analyzes the reliability of human subsystems in fully mechanized coal face and its influencing factors in detail. On the basis of this, a new method for classifying the reliability of human subsystems based on kernel density estimation is proposed. Combined with support vector machine (SVM) The explicit mapping between the reliability level and the influencing factor is constructed, and the relationship between the reliability level and each influencing factor direction is studied by Jacobi matrix. The case study shows that the method has good promotion ability and is effective and practical.
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