《表3 基于不同无量纲化方法的煤的冲击倾向性Bayes判别模型》

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《煤冲击倾向性分类模型的指标无量纲化影响研究》

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首先建立评判指标数据未无量纲化处理时的冲击倾向性分类模型。以td、WET、KE和RC（分别用X1—X4代表）4个评判指标作为输入层单元，以3个冲击倾向性类型（无、弱、强）作为不同的总体G1、G2和G3，按照Bayes判别方法进行训练学习，得到3个线性判别函数W11（X）—W13（X），见表3。使用这3个判别函数对表2中的110个训练样本进行回判检验，见表2。除了3、31和108号样本外，其他样本的判别结果与实际等级情况均一致，因此，指标未无量纲化的Bayes模型的判别准确率为97.3%。