| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-21页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第8页 |
| ·煤矿瓦斯监系统的现状 | 第8-11页 |
| ·国内煤矿瓦斯监测系统的现状 | 第9-10页 |
| ·国外煤矿瓦斯监测系统的现状 | 第10-11页 |
| ·瓦斯突出预测研究现状 | 第11-13页 |
| ·多传感器信息融合研究现状 | 第13-14页 |
| ·云模型研究现状 | 第14-16页 |
| ·D-S 证据理论的研究现状 | 第16-19页 |
| ·理论方面 | 第17-18页 |
| ·提高组合效率方面 | 第18页 |
| ·冲突消解方面 | 第18-19页 |
| ·论文主要研究内容及安排 | 第19-21页 |
| 第二章 瓦斯监测系统整体设计方案 | 第21-25页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·融合系统的目标 | 第21页 |
| ·目标实现方法的选择 | 第21-23页 |
| ·传感器的安装的要求 | 第21-22页 |
| ·融合方法选择 | 第22-23页 |
| ·瓦斯监测系统体系结构 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于云模型的危险信号提取 | 第25-31页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·云模型的定义 | 第25-26页 |
| ·危险信号提取 | 第26-29页 |
| ·仿真研究与结果 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于 D-S 证据理论的决策层融合 | 第31-37页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·D-S 证据理论的方法概述 | 第31-35页 |
| ·识别框架 | 第31页 |
| ·基本函数 | 第31-32页 |
| ·合成规则 | 第32-35页 |
| ·传统 D-S 证据理论的融合结果分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 加权平均与 D-S 证据理论混合使用的瓦斯监测信息融合 | 第37-55页 |
| ·分步合成的 D-S 融合法则 | 第37-38页 |
| ·连续分步 D-S 融合法的归一化和收敛性 | 第38-44页 |
| ·改进的 D-S 证据合成算法 | 第44-50页 |
| ·分步 D-S 合成法中的冲突问题 | 第44页 |
| ·目前国内外学者提出的改进方法 | 第44-48页 |
| ·D-S 和加权平均混合的分步合成法则 | 第48-50页 |
| ·数值实验的结果与分析 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 基于 D-S 理论融合结果的瓦斯监测危险预测 | 第55-59页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·时间序列方法的理论概述 | 第55页 |
| ·时间序列预测 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第七章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·研究总结 | 第59页 |
| ·课题展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 个人简历 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第65页 |