| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·预计参数的研究现状 | 第11-13页 |
| ·存在的主要问题 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·技术路线及方法 | 第15-16页 |
| 2 模糊聚类分析理论 | 第16-24页 |
| ·聚类分析 | 第16-19页 |
| ·数据预处理 | 第16-17页 |
| ·特征选取 | 第17页 |
| ·相似性度量 | 第17-18页 |
| ·聚类算法 | 第18-19页 |
| ·聚类有效性评价 | 第19页 |
| ·模糊聚类算法 | 第19-24页 |
| ·常用模糊聚类算法 | 第20-21页 |
| ·模糊C-均值聚类算法 | 第21-23页 |
| ·FCM算法参数研究 | 第23-24页 |
| 3 开采沉陷主要地矿特征分析 | 第24-36页 |
| ·特征选取的组合方法 | 第24-27页 |
| ·改进的特征选取方法 | 第24-25页 |
| ·基于方程分析法和量纲分析法的特征提取 | 第25-26页 |
| ·基于复相关系数法的特征选择 | 第26-27页 |
| ·开采沉陷主要地矿特征分析 | 第27-31页 |
| ·模型简化 | 第27-28页 |
| ·特征提取 | 第28-31页 |
| ·特征选择 | 第31页 |
| ·预计参数的特征表达式 | 第31-36页 |
| ·预计参数的特征表达式 | 第31-33页 |
| ·预计参数的线性模型 | 第33-36页 |
| 4 开采沉陷岩移观测站的模糊聚类 | 第36-45页 |
| ·基于聚类中心分离的加权模糊聚类算法 | 第36-39页 |
| ·FCM算法的局限性 | 第36-37页 |
| ·改进的FCM算法 | 第37-38页 |
| ·权值的确定 | 第38-39页 |
| ·基于竞争合并策略的IWFCM_CCS算法设计与实现 | 第39-43页 |
| ·初始化聚类中心 | 第39-41页 |
| ·聚类数的优选 | 第41页 |
| ·竞争合并方法 | 第41-42页 |
| ·流程示意图 | 第42-43页 |
| ·开采沉陷岩移观测站的模糊聚类 | 第43-45页 |
| ·数据预处理 | 第43-44页 |
| ·模糊聚类 | 第44-45页 |
| 5 开采沉陷预计参数建模分析 | 第45-56页 |
| ·经典的预计参数函数模型 | 第45-53页 |
| ·基于最大隶属度原则的的线性回归模型 | 第45-47页 |
| ·以隶属度为权重的加权线性回归模型 | 第47-51页 |
| ·精度与可靠性分析 | 第51-53页 |
| ·基于隶属关系判定算法的预计参数分段模型 | 第53-56页 |
| ·预计参数的分段模型 | 第53-54页 |
| ·开采沉陷预计参数分段模型的实现流程 | 第54-56页 |
| 6 工程实例 | 第56-69页 |
| ·徐州某矿 | 第56-61页 |
| ·数据预处理 | 第56-57页 |
| ·模式识别 | 第57页 |
| ·确定预计参数 | 第57-59页 |
| ·精度与可靠性分析 | 第59-61页 |
| ·辽西北矿区 | 第61-65页 |
| ·数据预处理 | 第61-62页 |
| ·模式识别 | 第62页 |
| ·确定预计参数 | 第62-64页 |
| ·精度与可靠性分析 | 第64-65页 |
| ·新矿区预计参数的预测 | 第65-69页 |
| ·钻孔资料与开采设计 | 第65-66页 |
| ·数据预处理 | 第66-67页 |
| ·模式识别 | 第67页 |
| ·确定预计参数 | 第67-69页 |
| 7 结论与展望 | 第69-70页 |
| ·结论 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附录A 观测站资料 | 第73-78页 |
| 附录B 模糊隶属度矩阵 | 第78-80页 |
| 作者简历 | 第80-82页 |
| 学位论文数据集 | 第82页 |