| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和目的 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 冲击矿压研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 微震监测研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 微震预测研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要内容和结构 | 第13-15页 |
| 第2章 数据挖掘简介 | 第15-23页 |
| 2.1 数据挖掘概述 | 第15-17页 |
| 2.1.1 数据挖掘的过程 | 第15-16页 |
| 2.1.2 数据挖掘的方法 | 第16-17页 |
| 2.2 数据挖掘的算法 | 第17-23页 |
| 第3章R在数据挖掘中的应用 | 第23-28页 |
| 3.1 R软件简介 | 第23-24页 |
| 3.2 R在数据挖掘中优势 | 第24-26页 |
| 3.3 本文涉及的R语言函数 | 第26-28页 |
| 第4章 基于数据挖掘的煤矿微震危害预测实证分析 | 第28-46页 |
| 4.1 样本选取 | 第28-29页 |
| 4.2 数据分析 | 第29-32页 |
| 4.3 基于k最近邻算法的煤矿微震危害预测实证分析 | 第32-34页 |
| 4.4 基于决策树的煤矿微震危害预测实证分析 | 第34-37页 |
| 4.5 基于adaboost分类的煤矿微震危害预测实证分析 | 第37-39页 |
| 4.6 基于支持向量机的煤矿微震危害预测实证分析 | 第39-41页 |
| 4.7 基于随机森林的煤矿微震危害预测实证分析 | 第41-43页 |
| 4.8 本章小结 | 第43-46页 |
| 第5章 结论与未来工作 | 第46-48页 |
| 5.1 结论 | 第46-47页 |
| 5.2 未来工作 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 附录 | 第50-56页 |
| 附录A 文中分析使用的监测数据 | 第50-51页 |
| 附录B 文中分析的R语言程序 | 第51-56页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |