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基于SVM的瓦斯涌出的自学习模型研究应用

1 绪论第1-10页
   ·瓦斯涌出的研究内容和意义第8页
   ·瓦斯涌出研究所面临问题第8-9页
   ·本课题的研究内容第9-10页
2 SVM的基本理论第10-22页
   ·概述第10页
   ·机器学习的基本问题和方法第10-15页
     ·机器学习问题的表示第10-11页
     ·复杂性与推广能力第11页
     ·曲线拟合存在的问题第11-12页
     ·VC维第12-15页
   ·最优分类面第15-17页
     ·实际风险、经验风险及结构风险最小化第15-16页
     ·最优超平面和支持向量第16-17页
   ·支持向量机与核函数第17-19页
     ·支持向量机第17-18页
     ·核函数第18-19页
   ·二次规划问题的求解第19-22页
3 数据预处理的基本概念第22-26页
   ·概述第22页
   ·本课题中使用到的算法第22-26页
     ·拉依达定律第22-23页
     ·五点三次平滑第23-24页
     ·遗失数据的弥补第24-26页
4 特征选择的基本概念第26-33页
   ·概述第26页
   ·特征选择算法的分类第26页
   ·特征选择算法的选用第26-27页
   ·遗传算法的基本概念第27-29页
     ·概述第27-28页
     ·遗传算法的理论基础第28页
     ·基本遗传算法第28-29页
   ·神经网络的基本概念第29-33页
     ·概述第29-30页
     ·反向传播算法第30-33页
5 基于模糊理论的数据融合第33-40页
   ·引言第33-34页
   ·数据融合系统的矩阵表示第34-35页
   ·模糊诊断算法第35-38页
     ·单因素单结论评判第35-36页
     ·确定权重分配第36页
     ·单一故障综合评判第36-37页
     ·反模糊及后续处理第37-38页
   ·模糊诊断的技术优点第38-40页
6 基于RUP理论的软件构架第40-49页
   ·引言第40-42页
   ·先启阶段第42-43页
     ·先启阶段目标第42页
     ·先启阶段核心活动第42-43页
     ·先启阶段生命周期目标第43页
   ·精化阶段第43-45页
     ·精化阶段目标第43页
     ·精化阶段核心活动第43-44页
     ·精化阶段生命周期目标第44页
     ·精化阶段的核心及可选工件第44页
     ·精化阶段中的后续迭代第44-45页
   ·构建阶段第45-46页
     ·构建阶段目标第45页
     ·构建阶段生命周期目标第45-46页
     ·构建阶段的核心及可选工件第46页
     ·评估标准第46页
   ·产品化阶段第46-49页
     ·产品化阶段目标第46-47页
     ·产品化阶段的主要目标第47页
     ·产品化阶段核心活动第47页
     ·产品化阶段生命周期目标第47-49页
7 瓦斯涌出的基本概念第49-52页
   ·掘进过程中正常区和突出危险区的认识第49页
   ·突出时的各参数特征第49-50页
   ·变动系数确定即时报警第50-52页
8 模型研究应用情况第52-69页
   ·连续监测数据选取方案第52页
   ·数据特征缩减方案第52-53页
   ·数据的特征提取第53-54页
   ·基于模糊理论的多传感器数据融合第54-57页
     ·分级预处理建立数据字典第54-56页
     ·神经网络自动学习模型第56-57页
   ·突出危险区的判定方法第57-58页
     ·利用SVM获得危险区的分类第57页
     ·使用变动系数进行即时报警第57-58页
   ·基于SVM模型流程第58页
   ·基于Rup的软件构架设计第58-64页
     ·需求分析第58-59页
     ·分析问题领域第59-60页
     ·系统用例图第60-64页
   ·作者主持研发的部分监控系统截图第64-69页
     ·综放工作面实时数据采集界面第64-65页
     ·铜川下石节煤矿监控布置图第65页
     ·朱家沟煤矿监控布置图第65-66页
     ·矿压支架三维分析第66页
     ·矿压支架趋势分析第66-67页
     ·矿压支架通道压力分析第67-69页
9 结论第69-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-73页
附录第73页

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