| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 国内外现有研究存在的不足 | 第15-16页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第16页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第16-18页 |
| 1.3.3 拟解决的关键科学问题 | 第18页 |
| 1.4 研究方案 | 第18-20页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第19-20页 |
| 1.5 可能的创新点 | 第20-21页 |
| 1.6 论文的组织结构 | 第21-22页 |
| 2 不考虑时间因素的状态Petri网评价方法 | 第22-32页 |
| 2.1 状态Petri网的基本概念 | 第22-23页 |
| 2.2 状态值的表示及计算 | 第23-26页 |
| 2.2.1 累积值 | 第23-24页 |
| 2.2.2 加权值 | 第24-25页 |
| 2.2.3 不变值 | 第25页 |
| 2.2.4 虚拟值 | 第25-26页 |
| 2.3 矿区生态环境脆弱度计算方法 | 第26-27页 |
| 2.3.1 脆弱度的计算表达式 | 第26页 |
| 2.3.2 脆弱度的计算步骤 | 第26-27页 |
| 2.4 实例研究 | 第27-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 考虑随机延时的随机Petri网评价方法 | 第32-44页 |
| 3.1 随机Petri网（SPN）的基本概念 | 第32-33页 |
| 3.2 基于SPN的脆弱度动态评价方法 | 第33-38页 |
| 3.2.1 破坏状态与修复状态的表示及计算 | 第33-35页 |
| 3.2.2 虚库所的表示及计算 | 第35页 |
| 3.2.3 脆弱度的表示及计算 | 第35-36页 |
| 3.2.4 稳态概率的计算 | 第36-37页 |
| 3.2.5 基于SPN的脆弱度算法 | 第37-38页 |
| 3.3 实例研究 | 第38-42页 |
| 3.3.1 模型与参数 | 第38-40页 |
| 3.3.2 结果分析 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 4 权重参数自修正的神经Petri网评价方法 | 第44-58页 |
| 4.1 神经Petri网的基本概念 | 第44-45页 |
| 4.2 基于神经Petri网的脆弱度动态评价方法 | 第45-50页 |
| 4.2.1 矿区生态环境的神经Petri网建模方法 | 第45-47页 |
| 4.2.2 神经Petri网的反向传播学习算法 | 第47-50页 |
| 4.3 脆弱度的表示及计算 | 第50-51页 |
| 4.4 基于神经Petri网的脆弱度算法 | 第51-52页 |
| 4.5 实例研究 | 第52-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-58页 |
| 5 总结与展望 | 第58-62页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第58-59页 |
| 5.2 未来展望 | 第59-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |