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基于电磁辐射法的煤与瓦斯突出研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-8页
1.绪论第11-16页
    1.1 选题的背景和意义第11页
    1.2 煤与瓦斯突出的概念及影响第11-12页
    1.3 煤与瓦斯突出预测方法现状分析第12-14页
    1.4 电磁辐射技术及其预测煤与瓦斯突出第14-15页
    1.5 论文的研究内容及主要工作第15-16页
2.电磁辐射预测煤与瓦斯突出的研究分析第16-24页
    2.1 电磁辐射技术第16页
    2.2 煤岩电磁辐射机理第16-18页
    2.3 煤岩电磁辐射信号传播第18-21页
    2.4 电磁辐射法预测突出原理第21-23页
    2.5 本章小结第23-24页
3.电磁辐射法预测煤与瓦斯突出的敏感指标及临界值的确定第24-33页
    3.1 常规预测突出临界值的确定第24-25页
    3.2 常规预测临界值对应的电磁辐射指标敏感指标第25页
    3.3 模糊数学法确定突出指标的临界值第25-26页
    3.4 模糊识别的方法与步骤第26-27页
    3.5 模糊模式识别数学模型的建立第27-31页
    3.6 突出预测指标临界值确定方法第31页
    3.7 概率统计法对预警临界值的合理性分析第31-32页
    3.8 本章小结第32-33页
4.煤与瓦斯突出神经网络预测方法研究第33-51页
    4.1 人工神经网络分析第33-34页
    4.2 Elman神经网络第34-41页
        4.2.1 Elman神经网络结构第34-36页
        4.2.2 Elman神经网络权值与阈值的修正量计算第36-41页
    4.3 煤与瓦斯突出电磁辐射神经网络预测第41-50页
        4.3.1 整体预测流程第41-44页
        4.3.2 神经网络在煤与瓦斯突出电磁辐射预测中的应用第44-50页
    4.4 本章小结第50-51页
5.三维电磁辐射监测仪第51-63页
    5.1 系统的总体方案第51-52页
    5.2 硬件系统组成及功能第52-57页
        5.2.1 偶极天线第52页
        5.2.2 信号调理电路第52-56页
        5.2.3 系统电源电路模块第56-57页
    5.3 软件第57-61页
        5.3.1 μC/OS-Ⅱ多操作系统监测仪的优点第58-59页
        5.3.2 μC/OS-Ⅱ操作系统的移植功能裁剪第59-60页
        5.3.3 μC/OS-Ⅱ操作系统中内核函数的应用第60页
        5.3.4 μC/OS-Ⅱ应用程序第60-61页
    5.4 电路抗干扰的措施第61-62页
    5.5 本章小结第62-63页
6.总结与展望第63-65页
    6.1 全文总结第63-64页
    6.2 展望第64-65页
参考文献第65-69页
作者简历第69-71页
学位论文数据集第71-72页

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