Imbalanced rock burst assessment using variational autoencoder-enhanced gradient boosting algorithms and explainability
We conducted a study to evaluate the potential and robustness of gradient boosting algorithms in rock burst assessment, established a variational autoencoder (VAE) to address the imbalance rock burst dataset, and proposed a multilevel explainable artificial intelligence (XAI) tailored for tree-based...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Underground space (Beijing) Ročník 17; s. 226 - 245 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Shanghai
Elsevier B.V
01.08.2024
KeAi Publishing Communications Ltd KeAi Communications Co., Ltd |
| Témata: | |
| ISSN: | 2467-9674, 2096-2754, 2467-9674 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!