公开(公告)号：CN109064368A

公开(公告)日：2018-12-21

申请号：CN201810800942.6

申请日：2018-07-20

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 刘鹏 ,  景江波 ,  仰彦妍 ,  叶帅 ,  魏卉子 ,  王学奎 ,  鹿晓龙

IPC: G06Q50/26 ,  G06N5/04

CPC classification number: G06Q50/265 ,  G06N5/045

Abstract: 一种基于OWL的瓦斯爆炸事故本体构建及推理方法，用于矿山事故预警中使用。首先将瓦斯爆炸事故的各项因素图形化为是树结构体系，利用本体技术对瓦斯爆炸事故树进行表达，构建出瓦斯爆炸事故本体知识库树结构体系，然后制定瓦斯爆炸事故推理规则并构建瓦斯爆炸事故推理规则集，最后将瓦斯爆炸事故推理规则集推理出来的基本事件反馈回瓦斯爆炸事故本体知识库，从而获得最终各项瓦斯爆炸事故的发生概率。其步骤简单，判断效果好。

公开(公告)号：CN108776820A

公开(公告)日：2018-11-09

申请号：CN201810582698.0

申请日：2018-06-07

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 刘鹏 ,  王学奎 ,  魏卉子 ,  尹良飞 ,  景江波 ,  叶帅 ,  仰彦妍

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种利用宽度神经网络改进的随机森林集成方法，适用于机器学习领域。主要包括模型设计和模型训练两部分，模型设计部分主要包括特征映射层和增强层的设计、输出权重的设计两部分，通过设计随机森林和完全随机森林组成的神经网络节点，以自适应调节模型的宽度，通过节点的平均准确率得到本地权重计算输出权重，最后求解最终输出向量。其自动化程度高，通过训练自适应决定模型大小，理论分析容易、可解释性以及并行化能力强。

公开(公告)号：CN110458181B

公开(公告)日：2021-12-24

申请号：CN201910494216.0

申请日：2019-06-06

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 刘鹏 ,  张国鹏 ,  孟磊 ,  王学奎 ,  魏卉子 ,  景江波 ,  鹿晓龙 ,  叶帅

IPC: G06F40/211

Abstract: 本发明公开了一种基于宽度随机森林的句法依存模型、训练方法和分析方法，适用于句法依存分析使用。将随机森林集成模型用于基于转移的句法依存分析中，进行局部依存构建预测，主要包括模型设计和模型训练两部分，模型设计部分主要包括特征映射层和增强层的设计、输出权重的设计两部分，通过设计随机森林和完全随机森林组成的神经网络节点，以自适应调节模型的宽度，通过节点的平均准确率得到本地权重计算输出权重，最后求解最终输出向量。其自动化程度高，通过训练自适应决定模型大小，理论分析容易、可解释性以及并行化能力强。

公开(公告)号：CN110458181A

公开(公告)日：2019-11-15

申请号：CN201910494216.0

申请日：2019-06-06

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 刘鹏 ,  张国鹏 ,  孟磊 ,  王学奎 ,  魏卉子 ,  景江波 ,  鹿晓龙 ,  叶帅

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于宽度随机森林的句法依存模型、训练方法和分析方法，适用于句法依存分析使用。将随机森林集成模型用于基于转移的句法依存分析中，进行局部依存构建预测，主要包括模型设计和模型训练两部分，模型设计部分主要包括特征映射层和增强层的设计、输出权重的设计两部分，通过设计随机森林和完全随机森林组成的神经网络节点，以自适应调节模型的宽度，通过节点的平均准确率得到本地权重计算输出权重，最后求解最终输出向量。其自动化程度高，通过训练自适应决定模型大小，理论分析容易、可解释性以及并行化能力强。