基于小波神经网络的化工安全评价研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·选题的背景、目的和意义 | 第9-10页 |
| ·安全评价的现状 | 第10-12页 |
| ·国外安全评价的发展现状 | 第10-11页 |
| ·国内安全评价的发展现状 | 第11-12页 |
| ·本论文研究的主要内容及方法 | 第12-14页 |
| 第二章 安全评价原理及评价方法 | 第14-22页 |
| ·安全评价的目的、内容与程序 | 第14-15页 |
| ·安全评价的原理 | 第15-17页 |
| ·相关性原理 | 第15页 |
| ·类推原理 | 第15-16页 |
| ·惯性原理 | 第16页 |
| ·量变到质变原理 | 第16-17页 |
| ·系统安全评价 | 第17-22页 |
| ·系统安全分析的方法 | 第17-18页 |
| ·安全评价法 | 第18-22页 |
| ·安全检查表法 | 第19页 |
| ·指数评价方法 | 第19-20页 |
| ·概率风险评价法 | 第20页 |
| ·综合评价法 | 第20-21页 |
| ·数值模拟、人工智能法 | 第21-22页 |
| 第三章 神经网络与小波分析理论 | 第22-35页 |
| ·神经网络 | 第22-27页 |
| ·神经网络概述 | 第22-23页 |
| ·神经网络的基本概念 | 第23-24页 |
| ·神经网络的结构与类型 | 第24-25页 |
| ·神经网络的仿真、学习与训练概述 | 第25-27页 |
| ·小波变换的发展和应用 | 第27-35页 |
| ·小波变换的历史和背景 | 第27-28页 |
| ·连续小波变换 | 第28-29页 |
| ·离散小波变换 | 第29-30页 |
| ·二进制小波变换 | 第30页 |
| ·多分辨分析与Mallat小波算法 | 第30-31页 |
| ·几种常用的基小波 | 第31-35页 |
| 第四章 小波神经网络及其算法 | 第35-46页 |
| ·小波神经网络简介 | 第35页 |
| ·小波神经网络发展状况及其特点 | 第35-37页 |
| ·小波神经网络的分类和基本模型 | 第37-38页 |
| ·小波神经网络的结构 | 第38-39页 |
| ·小波神经网络的初始化 | 第39-41页 |
| ·小波神经网络算法 | 第41-44页 |
| ·小波网络和BP网络、RBF网络的比较 | 第44-46页 |
| 第五章 基于小波神经网络的非线性安全评价系统 | 第46-65页 |
| ·人工神经网络在化工企业安全评价中的适应性 | 第46-48页 |
| ·小波神经网络的非线性特征 | 第46页 |
| ·传统的事故分析方法存在的问题 | 第46-47页 |
| ·非线性动力学安全评价模型的适应性 | 第47-48页 |
| ·基于MATLAB软件的神经网络设计 | 第48-49页 |
| ·基于人工神经网络的安全评价 | 第49-65页 |
| ·安全评价系统神经网络结构的确定 | 第50页 |
| ·网络样本输入数据的初始化 | 第50-56页 |
| ·数据初始化的方法 | 第50-51页 |
| ·网络训练样本数据的准备 | 第51-56页 |
| ·网络训练过程及结果 | 第56-65页 |
| 第六章 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·结论 | 第65页 |
| ·有待深入进行的工作 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第72页 |
