基于BP神经网络的煤矿突水监测数据处理系统的设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题的背景和研究意义 | 第10-11页 |
| ·煤矿突水监测的发展趋势及存在的问题 | 第11-13页 |
| ·国外发展状况 | 第11-12页 |
| ·国内发展状况 | 第12-13页 |
| ·存在的问题 | 第13页 |
| ·主要任务和内容概要 | 第13-14页 |
| ·主要任务 | 第13-14页 |
| ·内容概要 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-16页 |
| 第二章 煤矿突水监测系统的整体设计方案 | 第16-22页 |
| ·煤矿突水的基本理论 | 第16-17页 |
| ·突水基本概念 | 第16-17页 |
| ·常见的物探方法 | 第17页 |
| ·系统需求分析 | 第17-18页 |
| ·井下监测系统的设计原则 | 第18-19页 |
| ·系统总体设计 | 第19-21页 |
| ·数据采集系统的基本构成 | 第20-21页 |
| ·数据处理系统的基本构成 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 煤矿突水监测数据采集系统的设计 | 第22-44页 |
| ·FPGA简介和设计原则 | 第22-28页 |
| ·FPGA简介 | 第22页 |
| ·FPGA的基本结构 | 第22-24页 |
| ·数据采集系统中FPGA的选择 | 第24-27页 |
| ·FPGA的典型设计流程 | 第27-28页 |
| ·数据采集系统的硬件设计 | 第28-33页 |
| ·电源电路设计 | 第29-31页 |
| ·时钟电路设计 | 第31页 |
| ·信号调理电路 | 第31-32页 |
| ·AD转换电路设计 | 第32-33页 |
| ·CAN总线 | 第33-35页 |
| ·CAN控制器芯片 | 第33-34页 |
| ·CAN收发器 | 第34-35页 |
| ·数据采集系统的软件设计 | 第35-42页 |
| ·时钟模块 | 第36-38页 |
| ·数字滤波模块 | 第38-39页 |
| ·CAN总线接口控制模块 | 第39-41页 |
| ·FIFO缓存模块 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 煤矿突水监测数据处理系统的理论基础 | 第44-62页 |
| ·人工神经网络的概述及分类 | 第44-51页 |
| ·人工神经网络概述 | 第44-46页 |
| ·人工神经网络的分类 | 第46-50页 |
| ·神经网络的选择 | 第50-51页 |
| ·BP神经网络的结构和基本算法 | 第51-55页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第51页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第51-55页 |
| ·遗传算法 | 第55-57页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第55-57页 |
| ·遗传算法优化BP神经网络 | 第57页 |
| ·虚拟仪器的基本概念及构成 | 第57-59页 |
| ·LabVIEW简介及特点 | 第59-61页 |
| ·LabVIEW的介绍 | 第59-60页 |
| ·LabVIEW的特点 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 煤矿突水监测数据处理系统的设计 | 第62-76页 |
| ·数据处理系统 | 第62页 |
| ·BP神经网络的建立 | 第62-72页 |
| ·BP网络在Matlab中实现的步骤 | 第62-63页 |
| ·BP神经网络的设计 | 第63-66页 |
| ·BP网络的仿真 | 第66-72页 |
| ·LabVIEW编程 | 第72-74页 |
| ·数据存取模块 | 第73-74页 |
| ·Matlab Script节点 | 第74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·总结 | 第76-77页 |
| ·展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第83页 |
