| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-29页 |
| ·前言 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-25页 |
| ·爆破振动信号分析 | 第11-17页 |
| ·爆破条件对爆破振动的影响 | 第17-20页 |
| ·爆破振动预报 | 第20-23页 |
| ·爆破振动危害预报 | 第23-25页 |
| ·存在问题与研究意义 | 第25-27页 |
| ·本文的主要工作 | 第27-29页 |
| 第二章 信号时频分析技术 | 第29-48页 |
| ·时频分布一般理论 | 第29-32页 |
| ·信号双线性变换和局部相关函数 | 第29-30页 |
| ·时频分布的基本性质要求 | 第30-31页 |
| ·时频分布的二次叠加原理 | 第31-32页 |
| ·模糊函数 | 第32页 |
| ·几类重要的能量分布 | 第32-42页 |
| ·Cohen类 | 第33-35页 |
| ·仿射类 | 第35-39页 |
| ·时频分布的重排 | 第39-42页 |
| ·基于 MATLAB时频分析工具 | 第42-43页 |
| ·适合爆破振动信号处理的时频分布类型 | 第43-47页 |
| ·本章结论 | 第47-48页 |
| 第三章 不同条件下的爆破振动信号时频特征研究 | 第48-79页 |
| ·不同条件下爆破振动的测试 | 第48-52页 |
| ·测试地点及条件 | 第48-51页 |
| ·测试设备介绍 | 第51-52页 |
| ·描述爆破振动信号时频特征的参量 | 第52-55页 |
| ·爆源因素对爆破振动信号时频特征的影响 | 第55-68页 |
| ·段药量的影响 | 第55-60页 |
| ·前排抵抗线的影响 | 第60-62页 |
| ·微差间隔时间的影响 | 第62-65页 |
| ·起爆顺序的影响 | 第65-68页 |
| ·非爆源因素对爆破振动信号时频特征的影响 | 第68-77页 |
| ·位置条件对时频特征的影响 | 第68-71页 |
| ·场地和地质构造对时频特征的影响 | 第71-77页 |
| ·本章结论 | 第77-79页 |
| 第四章 基于粗糙集模糊神经网络的爆破振动预测模型 | 第79-102页 |
| ·引言 | 第79-80页 |
| ·神经网络 | 第80-84页 |
| ·人工神经元 | 第80-81页 |
| ·BP神经网络 | 第81-84页 |
| ·模糊神经网络 | 第84-90页 |
| ·模糊神经元 | 第85-87页 |
| ·模糊神经元的学习和自适应机制 | 第87-88页 |
| ·正规化模糊神经网络 | 第88-90页 |
| ·粗糙集理论基础 | 第90-99页 |
| ·基本概念 | 第90-92页 |
| ·知识的约简 | 第92-93页 |
| ·决策规则和决策算法 | 第93-94页 |
| ·决策表的约简 | 第94-99页 |
| ·基于粗糙集模糊神经网络的爆破振动预测模型 | 第99-101页 |
| ·本章结论 | 第101-102页 |
| 第五章 基于粗糙集模糊神经网络的爆破振动特征参量预测 | 第102-137页 |
| ·引言 | 第102-103页 |
| ·爆破振动实测数据的约简集计算 | 第103-114页 |
| ·相关因素的确定和实测数据 | 第103-104页 |
| ·实测数据决策表及其约简 | 第104-106页 |
| ·爆破振动特征参量影响因素的敏感度 | 第106-114页 |
| ·爆破振动特征参量的模糊神经网络预报 | 第114-135页 |
| ·输入输出参量与网络的拓扑结构 | 第114-115页 |
| ·输入输出参量的归一化处理 | 第115-117页 |
| ·模糊输入参量的模糊化 | 第117-124页 |
| ·模糊神经网络性能分析 | 第124-135页 |
| ·本章结论 | 第135-137页 |
| 第六章 基于粗糙集神经网络的爆破振动危害预测研究 | 第137-159页 |
| ·引言 | 第137-138页 |
| ·爆破振动对民房破坏程度的影响因素 | 第138-142页 |
| ·爆破振动作用下民房的破坏机制 | 第138-140页 |
| ·民房破坏程度主要影响因素的确定 | 第140-142页 |
| ·实测数据的获取与约简集计算 | 第142-149页 |
| ·实测数据的获取 | 第142-144页 |
| ·实测数据决策表及约简 | 第144-149页 |
| ·影响民房等级因素的敏感度 | 第149页 |
| ·爆破振动对民房破坏程度的神经网络预报 | 第149-157页 |
| ·输入输出参量与网络的拓扑结构 | 第150-151页 |
| ·网络输入输出的归一化 | 第151页 |
| ·神经网络性能分析 | 第151-157页 |
| ·本章结论 | 第157-159页 |
| 第七章 结论 | 第159-163页 |
| ·论文主要结论 | 第159-161页 |
| ·论文主要创新点 | 第161-163页 |
| 参考文献 | 第163-174页 |
| 附录 | 第174-199页 |
| 致谢 | 第199-200页 |
| 攻读博士学位期间的主要研究成果 | 第200-201页 |