| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-13页 |
| ·主要研究内容 | 第13页 |
| ·研究方法与技术路线 | 第13-15页 |
| ·研究方法 | 第13-14页 |
| ·技术路线 | 第14-15页 |
| 2. 基于主成分分析的煤与瓦斯突出影响因素分析 | 第15-23页 |
| ·煤与瓦斯突出机理 | 第15-17页 |
| ·煤与瓦斯突出影响因素 | 第17-18页 |
| ·主成分分析选取煤与瓦斯突出预测指标 | 第18-23页 |
| ·主成分分析原理 | 第18-19页 |
| ·主成分分析选取煤与瓦斯突出预测指标过程 | 第19-23页 |
| 3 模拟退火算法、遗传算法原理 | 第23-38页 |
| ·模拟退火算法 | 第23-31页 |
| ·热力学中的退火过程 | 第23-24页 |
| ·退火与模拟退火 | 第24页 |
| ·退火过程的数学描述和Boltzmann方程 | 第24-27页 |
| ·算法的要素构成 | 第27-29页 |
| ·算法的计算步骤和流程图 | 第29-31页 |
| ·遗传算法 | 第31-38页 |
| ·遗传算法概述 | 第31页 |
| ·遗传算法的特点 | 第31页 |
| ·遗传算法的基本原理与方法 | 第31-37页 |
| ·遗传算法运算流程 | 第37-38页 |
| 4 遗传算法、模拟退火算法优化模糊c-均值聚类算法 | 第38-47页 |
| ·聚类分析的概况 | 第38-40页 |
| ·聚类分析的基本概念 | 第38页 |
| ·聚类分析的数学模型 | 第38-39页 |
| ·聚类分析的分类 | 第39-40页 |
| ·模糊c-均值聚类算法 | 第40-43页 |
| ·聚类目标函数 | 第41-42页 |
| ·模糊c-均值聚类算法实现过程 | 第42-43页 |
| ·SA-GA-FCM算法的构建 | 第43-47页 |
| ·模拟退火算法实现 | 第44页 |
| ·遗传算法实现 | 第44-45页 |
| ·算法流程 | 第45-47页 |
| 5 基于SA-GA-FCM的煤与瓦斯突出预测实验及分析 | 第47-54页 |
| ·煤与瓦斯突出影响因子选取 | 第47页 |
| ·预测流程 | 第47页 |
| ·基于SA-GA-FCM的煤与瓦斯突出预测实验 | 第47-50页 |
| ·SA-GA-FCM算法与FCM算法的收敛性比较 | 第50页 |
| ·比较SA-GA-FCM算法与其他方法用于煤与瓦斯突出预测准确度 | 第50-53页 |
| ·工程应用 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 作者简历 | 第58-60页 |
| 学位论文数据集 | 第60页 |
