| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-28页 |
| ·前言 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-26页 |
| ·工程岩体质量分级 | 第12-15页 |
| ·边坡工程破坏机理研究 | 第15-17页 |
| ·边坡工程稳定性研究方法与理论 | 第17-23页 |
| ·边坡稳定性安全评价方法与理论 | 第23-24页 |
| ·边坡岩体变形非线性预测 | 第24-26页 |
| ·本文研究内容与研究思路 | 第26-28页 |
| 第二章 矿山边坡岩体质量分级的神经网络知识库研究 | 第28-50页 |
| ·前言 | 第28页 |
| ·矿山边坡工程岩体质量分级 | 第28-38页 |
| ·矿山边坡工程岩体稳定性影响因素 | 第28-30页 |
| ·矿山边坡工程岩体稳定性评价指标的确定 | 第30-31页 |
| ·边坡工程M-RMR分类法各指标修正 | 第31-32页 |
| ·矿山边坡工程岩体质量分级 | 第32-38页 |
| ·边坡工程岩体智能分级的神经网络知识库研究 | 第38-47页 |
| ·人工神经网络原理 | 第38-42页 |
| ·岩体质量智能分级的神经网络模型建立 | 第42-47页 |
| ·岩体质量影响因素的灰色关联排序 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第三章 基于改进算法的矿山边坡工程可靠度分析 | 第50-76页 |
| ·前言 | 第50页 |
| ·边坡工程可靠度改进计算方法 | 第50-60页 |
| ·可靠性定义 | 第50-51页 |
| ·可靠度计算方法 | 第51-56页 |
| ·边坡工程可靠度改进算法 | 第56-60页 |
| ·基于改进算法的矿山边坡工程可靠度分析 | 第60-74页 |
| ·矿山边坡工程极限状态超平面模型 | 第60-68页 |
| ·矿山边坡工程可靠度改进算法的工程实例分析 | 第68-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第四章 矿山边坡稳定性未确知测度判别与FISHER识别 | 第76-91页 |
| ·前言 | 第76页 |
| ·聚类未确知综合识别方法 | 第76-80页 |
| ·待预测事物的分类模式 | 第76-77页 |
| ·未确知均值分级 | 第77-78页 |
| ·Fisher识别理论与方法 | 第78-80页 |
| ·工程实例分析 | 第80-90页 |
| ·栾川钼矿露采边坡稳定性判别与评价 | 第80-86页 |
| ·其它边坡工程的应用 | 第86-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 第五章 矿山边坡岩体变形规律与安全预警系统研究 | 第91-113页 |
| ·前言 | 第91页 |
| ·边坡岩体变形监测 | 第91-94页 |
| ·边坡监测仪器选择 | 第91-92页 |
| ·边坡监测仪器安装 | 第92-93页 |
| ·边坡变形监测结果 | 第93-94页 |
| ·边坡岩体变形规律混沌研究原理 | 第94-102页 |
| ·重构相空间与动力系统分形维数 | 第94-97页 |
| ·边坡岩体变形相空间最邻近点距离演变 | 第97-101页 |
| ·边坡岩体变形的混沌识别 | 第101-102页 |
| ·边坡岩体变形影响因素的确定性检验 | 第102页 |
| ·边坡岩体变形的混沌神经网络预测 | 第102-108页 |
| ·混沌神经网络原理 | 第102-105页 |
| ·边坡岩体变形的径向基函数混沌神经网络预测模型 | 第105-108页 |
| ·边坡岩体变形安全预警系统研究 | 第108-111页 |
| ·边坡岩体变形监测信号特征分析 | 第108页 |
| ·露天边坡稳定性安全预警系统建立 | 第108-111页 |
| ·本章小结 | 第111-113页 |
| 第六章 全文结论与展望 | 第113-116页 |
| ·全文结论 | 第113-115页 |
| ·进一步研究展望 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-136页 |
| 致谢 | 第136-137页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及成果 | 第137页 |