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模糊聚类分析在煤与瓦斯突出事故预测中的应用研究

致谢第1-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-11页
1 绪论第11-16页
   ·课题研究的背景第11页
   ·研究问题的提出第11-12页
   ·研究的目的和意义第12页
   ·国内外研究现状第12-15页
     ·国外研究现状第12-13页
     ·国内研究现状第13-15页
   ·研究的主要内容和结构第15-16页
2 煤与瓦斯突出的理论知识第16-20页
   ·煤与瓦斯突出的机理第16-17页
   ·煤与瓦斯突出的过程复合管第17页
   ·影响煤与瓦斯突出的主控因素第17-19页
   ·煤与瓦斯突出的预兆第19-20页
3 聚类的相关技术第20-29页
   ·数据挖掘的基础知识第20-21页
     ·数据挖掘的定义第20页
     ·数据挖掘的过程模型第20-21页
     ·数据挖掘的功能第21页
   ·模糊聚类理论基础第21-23页
     ·经典集合第22页
     ·模糊集合第22-23页
   ·模糊聚类方法第23-29页
     ·谱系聚类第23-24页
     ·基于图论的聚类方法第24页
     ·基于等价关系的模糊聚类第24-25页
     ·基于目标函数的模糊聚类第25-26页
     ·模糊c-均值算法分析第26-29页
4 改进的模糊c-均值算法第29-41页
   ·初始聚类中心的选择第29页
   ·减法聚类第29-31页
   ·最佳分类数Copt第31-35页
     ·基于模糊划分的聚类有效性函数第31-33页
     ·基于几何结构的聚类有效性函数第33-34页
     ·聚类有效性新函数第34-35页
   ·特征加权第35-36页
     ·基于特征加权的FCM 算法第35-36页
   ·改进后的算法描述第36-38页
     ·改进后的算法的基本流程第36-38页
     ·算法时间复杂度分析第38页
   ·实验分析第38-41页
5 改进模糊c-均值算法在煤与瓦斯突出事故预测中的应用第41-52页
   ·算法在煤与瓦斯突出事故预测中的应用过程描述第42-44页
     ·数据预处理第42-43页
     ·煤与瓦斯突出事故预测的应用流程第43-44页
   ·煤与瓦斯突出事故预测的应用过程分析第44-52页
     ·原始数据采集第44-45页
     ·获取样本数据集第45-46页
     ·系统实现第46-49页
     ·挖掘结果分析第49-51页
     ·防突工作要点第51-52页
结论第52-53页
参考文献第53-55页
作者简历第55-57页
学位论文数据集第57-58页

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