| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究课题的目的和意义 | 第7页 |
| ·煤矿安全监測发展现状 | 第7-10页 |
| ·国外煤矿安全监测系统现状 | 第8-9页 |
| ·国内煤矿安全监测系统现状 | 第9-10页 |
| ·多传感器信息融合技术研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文的主要研究内容与结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 煤矿安全监测参数选取 | 第13-19页 |
| ·煤矿井下安全监测的意义与作用 | 第13页 |
| ·煤矿井下安全监测的意义 | 第13页 |
| ·煤矿井下安全监测的作用 | 第13页 |
| ·井下关键监测参数分析 | 第13-17页 |
| ·瓦斯浓度监测 | 第14-15页 |
| ·风速监测 | 第15-17页 |
| ·温度监测 | 第17页 |
| ·井下安全监测参数 | 第17-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第三章 免疫危险理论及其原理 | 第19-28页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·人工免疫理论生物学基础 | 第19-23页 |
| ·生物免疫学的发展 | 第19-20页 |
| ·生物免疫的基本概念 | 第20-21页 |
| ·生物免疫系统的组成 | 第21-22页 |
| ·生物免疫系统的免疫过程 | 第22-23页 |
| ·危险理论的提出 | 第23-25页 |
| ·自体-非自体模式(self-noself model,SNS) | 第23-24页 |
| ·感染-非我模式(infectious-nonself,INS) | 第24页 |
| ·危险模式(danger model,DM) | 第24-25页 |
| ·基于危险模式的人工免疫系统 | 第25-27页 |
| ·基于危险模式的人工免疫系统与传统模式的比较 | 第26页 |
| ·基于危险模式的人工免疫算法描述 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 煤矿安全监测中的多传感器信息融合 | 第28-40页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·多传感器信息融合的基本原理 | 第28-34页 |
| ·多传感器信息融合的一般框架 | 第28-32页 |
| ·多传感器信息融合的一般方法 | 第32-34页 |
| ·基于多传感器信息融合的煤矿安全监测系统 | 第34-35页 |
| ·煤矿安全监测系统模型的建立 | 第34页 |
| ·多传感器信息融合的分层模型 | 第34-35页 |
| ·基于免疫算法的特征层融合 | 第35-39页 |
| ·免疫融合算法 | 第36页 |
| ·仿真分析 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于D-S证据理论决策层融合方法 | 第40-48页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·D-S证据理论的基本概念 | 第40-43页 |
| ·识别框架 | 第40-41页 |
| ·基本函数 | 第41-43页 |
| ·基于D-S证据理论的决策层融合 | 第43-46页 |
| ·D-S证据理论合成规则 | 第43-45页 |
| ·D-S证据理论决策融合一般流程 | 第45页 |
| ·D-S证据理论在决策层融合的应用 | 第45-46页 |
| ·仿真结果及分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 基于免疫危险理论的煤矿安全监测 | 第48-61页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·基于危险理论的煤矿安全监测模型 | 第48-55页 |
| ·系统结构模型 | 第48-49页 |
| ·免疫克隆选择检测器 | 第49-51页 |
| ·异常检测 | 第51-52页 |
| ·危险检测 | 第52-54页 |
| ·危险检测算法 | 第54-55页 |
| ·数值试验 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第七章 、结论与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究结果 | 第68-69页 |