| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-23页 |
| ·问题的提出 | 第9-10页 |
| ·国内外建筑安全管理研究现状 | 第10-14页 |
| ·我国建筑安全管理研究现状 | 第10-11页 |
| ·境外建筑安全管理研究现状 | 第11-14页 |
| ·国内外建筑安全管理现状 | 第14-20页 |
| ·我国建筑安全管理现状 | 第14-16页 |
| ·国外发达国家建筑安全管理现状 | 第16-20页 |
| ·研究目的和意义 | 第20-21页 |
| ·研究目的 | 第20页 |
| ·研究意义 | 第20-21页 |
| ·研究内容 | 第21-23页 |
| 第2章 建筑施工现场安全评价方法研究及指标体系的建立 | 第23-40页 |
| ·传统建筑安全评价基本方法评析 | 第23-26页 |
| ·粗糙集-神经网络方法的理论基础 | 第26-32页 |
| ·粗糙集理论简介 | 第26-27页 |
| ·粗糙集理论基础 | 第27-29页 |
| ·人工神经网络简介 | 第29-30页 |
| ·基于BP算法的多层前馈网络模型 | 第30-32页 |
| ·现代人工智能建筑施工现场安全评价方法 | 第32-35页 |
| ·粗糙集-神经网络人工智能方法 | 第32-33页 |
| ·粗糙集-神经网络用于建筑施工安全评价可行性分析 | 第33-35页 |
| ·建筑施工现场安全评价指标体系的构建 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 基于粗糙集-神经网络的建筑施工现场安全评价模型 | 第40-57页 |
| ·粗糙集与神经网络的结合 | 第40-42页 |
| ·施工现场粗糙集-神经网络安全评价模型的建立 | 第42-43页 |
| ·建筑施工现场安全评价指标权重及样本产生 | 第43-56页 |
| ·建筑施工现场安全评价指标权重的确定 | 第44-52页 |
| ·建筑施工现场安全评价样本的生成 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 基于粗糙集-神经网络的建筑施工现场安全评价模型的应用 | 第57-69页 |
| ·建筑安全评价过程中的粗糙集预处理 | 第57-64页 |
| ·条件属性集合与决策属性集合的确定 | 第57-58页 |
| ·建筑施工现场数据的采集 | 第58-61页 |
| ·数据离散化 | 第61-63页 |
| ·条件属性的约简 | 第63-64页 |
| ·粗糙集-神经网络模型设计 | 第64-67页 |
| ·BP神经网络的设计 | 第64页 |
| ·模型的训练及其精度检验 | 第64-66页 |
| ·敏感性分析 | 第66-67页 |
| ·神经网络模型与粗糙集-神经网络模型仿真对比 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 附录1 建筑施工现场安全评价指标检查表 | 第76-81页 |
| 附录2 调研建筑施工现场列表 | 第81-83页 |
| 附录3 建筑施工现场安全检查得分 | 第83-85页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
