| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| Extended Abstract | 第9-12页 |
| 目录 | 第12-16页 |
| 图清单 | 第16-18页 |
| 表清单 | 第18-20页 |
| 变量注释表 | 第20-22页 |
| 1 绪论 | 第22-41页 |
| ·选题背景及意义 | 第22-26页 |
| ·煤矿瓦斯预警技术的发展与研究现状 | 第26-36页 |
| ·数据融合技术在瓦斯预警领域的应用现状 | 第36-38页 |
| ·本文主要研究内容 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 2 支持向量机与数据融合 | 第41-64页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·支持向量机 | 第42-56页 |
| ·数据融合 | 第56-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 3 基于支向量机的矿井瓦斯数据融合技术框架 | 第64-78页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·矿井瓦斯数据、信息、预警与决策 | 第64-69页 |
| ·矿井瓦斯数据融合 | 第69-74页 |
| ·基于支持向量机的矿井瓦斯数据融合技术框架 | 第74-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 4 支持向量机参数向量的选择与优化方法 | 第78-98页 |
| ·引言 | 第78页 |
| ·支持向量机模型选择 | 第78-82页 |
| ·混沌粒子群优化算法原理 | 第82-88页 |
| ·遗传算法原理 | 第88-92页 |
| ·基于CPSO-GA的支持向量参数向量的选择与优化方法 | 第92-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 5 基于支持向量机的矿井瓦斯数据数据级融合方法 | 第98-120页 |
| ·引言 | 第98页 |
| ·支持向量机抑制噪声的理论依据 | 第98-101页 |
| ·瓦斯数据的相空间重构与参数选择 | 第101-108页 |
| ·基于支持向量机的矿井瓦斯数据消噪方法 | 第108-119页 |
| ·本章小结 | 第119-120页 |
| 6 基于支持向量机的矿井瓦斯数据特征级融合方法 | 第120-144页 |
| ·引言 | 第120-121页 |
| ·基于支持向量机的瓦斯混沌时间序列预测 | 第121-128页 |
| ·基于支持向量机的煤与瓦斯突出预测 | 第128-142页 |
| ·本章小结 | 第142-144页 |
| 7 基于支持向量机的瓦斯数据决策级融合方法 | 第144-164页 |
| ·引言 | 第144-145页 |
| ·基于支持向量机的矿井瓦斯涌出量决策预测 | 第145-154页 |
| ·基于最小二乘支持向量机的矿井安全状态决策预测 | 第154-163页 |
| ·本章小结 | 第163-164页 |
| 8 总结与展望 | 第164-168页 |
| 参考文献 | 第168-181页 |
| 作者简历 | 第181-183页 |
| 学位论文数据集 | 第183页 |