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...
Uložené v:
| Vydané v: | Underground space (Beijing) Ročník 17; s. 226 - 245 |
|---|---|
| Hlavní autori: | , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | English |
| Vydavateľské údaje: |
Shanghai
Elsevier B.V
01.08.2024
KeAi Publishing Communications Ltd KeAi Communications Co., Ltd |
| Predmet: | |
| ISSN: | 2467-9674, 2096-2754, 2467-9674 |
| On-line prístup: | Získať plný text |
| Tagy: |
Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
|
Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!