矿山硫化矿自燃倾向性Bayes判别法：低误判与高效分类

本文主要探讨了在高硫矿床的安全生产背景下，如何利用Bayes判别分析理论对矿山硫化矿的自燃倾向性进行有效分级。硫化矿的自燃特性主要由低温氧化质量增加率、自热点温度和自燃点温度这三个关键指标来反映。这些指标的选择基于它们能揭示硫化矿潜在的自燃风险。 Bayes判别分析是一种统计方法，它假设不同的类别服从不同的正态分布，通过计算每个观测值属于各个类别的后验概率来进行分类。在本文中，将硫化矿自燃倾向性分为三个级别，分别构建为Bayes判别分析的三个正态总体。作者选取了来自典型矿山的20组具有代表性的矿样实测数据作为训练样本，以此为基础建立硫化矿自燃倾向性的分级Bayes判别函数。 训练过程之后，作者采用交叉验证的方法对所建立的模型进行了精度评估。结果显示，经过训练的Bayes判别分析模型具有极低的误判率，其分类性能表现出色，这意味着该模型在实际应用中能够准确地识别不同等级的硫化矿自燃风险，有助于矿山开采过程中的安全管理。 关键词：硫化矿、Bayes判别分析、自燃倾向性、分类，强调了这项研究在提升矿山开采过程中的科学性和实用性。该研究的中图分类号为X915.5，文献标志码为A，文章编号1672-7207(2014)07-2244-06，表明了研究成果的学术地位和专业性。这篇文章提供了一种实用且精确的工具，对于预测和管理硫化矿的自燃风险具有重要意义。