基于支持向量机的瓦斯突出预测研究

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章 绪论	第9-19页
·选题背景及意义	第9-12页
·选题背景	第9-11页
·选题意义	第11-12页
·国内外研究动态和趋势	第12-14页
·瓦斯突出预测技术的研究现状	第14-17页
·区域预测方法	第14-15页
·工作面突出危险性预测	第15-16页
·其他预测	第16-17页
·论文主要工作及创新	第17页
·论文主要工作	第17页
·论文创新点	第17页
·论文的组织结构	第17-19页
第二章 数据挖掘支持向量机	第19-41页
·数据挖掘	第19-23页
·数据挖掘的定义	第19-20页
·数据挖掘的任务	第20-21页
·数据挖掘的过程	第21页
·常见的分类算法	第21-23页
·支持向量机	第23-39页
·机器学习和统计学理论	第24-27页
·支持向量机理论	第27-38页
·支持向量机的研究进展	第38-39页
·支持向量机的应用及发展方向	第39页
·本章小结	第39-41页
第三章 瓦斯突出指标体系建立	第41-51页
·瓦斯突出影响因素分析	第41-43页
·基于灰色关联理论的瓦斯突出影响因素分析	第43-51页
·瓦斯突出影响因素的灰关联模型建立	第43-46页
·瓦斯突出预测指标的确定	第46-51页
第四章 支持向量机算法的瓦斯突出预测模型仿真实验	第51-77页
·WEKA平台简述	第51-59页
·数据格式	第52页
·系统界面	第52-54页
·Weka功能	第54-59页
·瓦斯突出预测模型平台构建	第59-62页
·仿真实验应用	第62-77页
·数据处理	第63-66页
·核函数参数选择	第66-68页
·应用分析	第68-77页
第五章 总结与展望	第77-81页
·总结	第77-78页
·展望	第78-81页
参考文献	第81-85页
致谢	第85-87页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第87页