| 1 绪论 | 第1-16页 |
| ·问题的提出 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·论文研究的主要方法和主要内容 | 第14-16页 |
| ·研究方法 | 第14页 |
| ·主要内容 | 第14-16页 |
| 2 煤与瓦斯突出机理及影响因素分析 | 第16-27页 |
| ·煤与瓦斯突出机理 | 第16-18页 |
| ·国外对煤与瓦斯突出机理的认识 | 第16-17页 |
| ·国内对煤与瓦斯突出机理的认识 | 第17-18页 |
| ·影响煤与瓦斯突出危险性因素分析 | 第18-25页 |
| ·概述 | 第18-19页 |
| ·影响瓦斯赋存的瓦斯、地质因素 | 第19-22页 |
| ·控制煤与瓦斯突出的瓦斯、地质条件 | 第22-25页 |
| ·突出危险煤层基本特征 | 第25-27页 |
| 3 煤层潜在突出危险性评价指标体系及其分级研究 | 第27-44页 |
| ·评价指标体系建立的原则和方法 | 第27-29页 |
| ·评价指标体系建立的原则 | 第27-28页 |
| ·评价指标体系的建立方法 | 第28-29页 |
| ·煤层潜在突出危险性评价指标体系 | 第29-35页 |
| ·评价指标体系结构层次的建立 | 第29-30页 |
| ·评价指标体系的确定 | 第30-35页 |
| ·煤层潜在突出危险性评价指标的分级研究 | 第35-42页 |
| ·危险性评价指标分级方法 | 第35-37页 |
| ·定量指标的分级确定方法 | 第36页 |
| ·定性指标的分级确定方法 | 第36页 |
| ·分级指标的定量分析结果综合 | 第36-37页 |
| ·危险性评价指标分级 | 第37-42页 |
| ·瓦斯因素 | 第37-38页 |
| ·煤体结构特征因素 | 第38-40页 |
| ·地质构造因素 | 第40-42页 |
| ·危险性评价模型的建立 | 第42-44页 |
| ·静态与动态评价模型 | 第42-43页 |
| ·危险性评价模型确定的基本思想 | 第43-44页 |
| 4 基于人工神经网络的煤层潜在突出危险性评价 | 第44-74页 |
| ·人工神经网络概述 | 第44-52页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第44-45页 |
| ·人工神经网络基本结构和模型 | 第45-51页 |
| ·生物神经元模型和人工神经元模型 | 第45-47页 |
| ·激活转移函数 | 第47-49页 |
| ·神经网络模型的分类 | 第49-51页 |
| ·神经网络的学习和训练 | 第51-52页 |
| ·人工神经网络在煤层潜在突出危险性评价中的适应性 | 第52-54页 |
| ·传统的煤层突出危险性评价方法存在的问题 | 第52-53页 |
| ·非线性动力学评价模型的适应性 | 第53-54页 |
| ·反向传播网络（BP 网络） | 第54-59页 |
| ·BP 网络的模型和结构 | 第54-55页 |
| ·BP 网络的算法 | 第55-56页 |
| ·BP 网络误差反向传播流程 | 第56-57页 |
| ·网络的设计和训练 | 第57-59页 |
| ·BP 神经网络评价模型的建立及其在MATLAB 上的实现 | 第59-74页 |
| ·MATLAB 软件简介 | 第59-61页 |
| ·BP 神经网络评价模型的建立及其在MATLAB 上的实现过程 | 第61-64页 |
| ·BP 神经网络评价模型的建立 | 第62-64页 |
| ·BP 神经网络评价模型的初始化 | 第64页 |
| ·BP 神经网络评价模型的训练及检验 | 第64-74页 |
| 5 结论与建议 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 附录 | 第80页 |