| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·论文的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·研究目标和研究内容 | 第14-15页 |
| ·研究目标 | 第14页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·研究方法 | 第15-16页 |
| 2 煤矿井下安全风险分析的理论基础 | 第16-26页 |
| ·安全风险的基本概念 | 第16-18页 |
| ·系统安全性 | 第16页 |
| ·安全风险的定义 | 第16-17页 |
| ·煤矿井下安全风险分析的内容 | 第17-18页 |
| ·煤矿井下安全风险识别 | 第18-22页 |
| ·安全风险识别的原则与方法 | 第19-20页 |
| ·安全风险识别过程 | 第20-22页 |
| ·煤矿井下安全风险评价的原则和方法 | 第22-26页 |
| 3 煤矿井下安全风险的识别与评价指标体系构建 | 第26-44页 |
| ·我国煤矿生产特点的分析 | 第26-27页 |
| ·煤矿井下安全风险因素识别 | 第27-33页 |
| ·现有煤矿安全风险识别研究分析 | 第27-29页 |
| ·煤矿井下安全风险指标的确定 | 第29-33页 |
| ·煤矿井下安全风险评价指标体系构建 | 第33-44页 |
| ·指标体系构建指导原则 | 第33-34页 |
| ·煤矿井下安全风险评价指标体系构建 | 第34-40页 |
| ·指标的评价标准 | 第40-44页 |
| 4 煤矿井下安全风险评价模型构建 | 第44-60页 |
| ·基于 AHP 的煤矿井下安全风险指标排序 | 第44-48页 |
| ·BP 神经网络理论 | 第48-53页 |
| ·BP 神经网络基本原理 | 第48-50页 |
| ·BP 神经网络学习算法 | 第50-53页 |
| ·基于 AHP 与 BP 神经网络的煤矿井下安全风险评价模型构建 | 第53-58页 |
| ·基于 AHP 与 BP 神经网络组合的评价模型原理 | 第53-54页 |
| ·煤矿井下安全风险评价 BP 神经网络输入层设计 | 第54-55页 |
| ·煤矿井下安全风险评价 BP 神经网络隐含层设计 | 第55-57页 |
| ·煤矿井下安全风险评价 BP 神经网络输出层设计 | 第57-58页 |
| ·基于 MATLAB 的 BP 神经网络仿真 | 第58-60页 |
| 5 煤矿井下整体安全风险评价实证分析 | 第60-69页 |
| ·案例简介 | 第60页 |
| ·基于 MATLAB 的煤矿井下安全安全风险评价实现 | 第60-67页 |
| ·样本数据选取 | 第60-64页 |
| ·基于 MATLAB 的煤矿井下安全风险评价仿真 | 第64-67页 |
| ·煤矿井下安全风险控制策略 | 第67-69页 |
| 6 结论与展望 | 第69-70页 |
| ·结论 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附录 晓南煤矿安全风险原始数据表 | 第73-76页 |
| 作者简历 | 第76-77页 |
| 学位论文数据集 | 第77-78页 |
