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基于改进D-S证据融合的煤矿瓦斯监测方法研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
abstract第7页
变量注释表第15-16页
1 绪论第16-21页
    1.1 研究背景及意义第16-17页
    1.2 煤矿瓦斯监测研究概况第17-18页
    1.3 多传感器数据融合理论第18-20页
    1.4 本文研究内容第20-21页
2 瓦斯灾害信息的特征提取第21-29页
    2.1 传感器数据的噪声干扰第21页
    2.2 基于核独立主元分析的特征提取第21-23页
    2.3 基于支持向量机的特征提取第23-26页
    2.4 验证分析第26-28页
    2.5 本章小结第28-29页
3 多传感器信息融合理论第29-40页
    3.1 多传感器信息融合的基本方法第29-33页
    3.2 基于D-S证据理论的信息融合第33-39页
    3.3 本章小结第39-40页
4 基于DEBA优化加权平均D-S证据融合研究第40-48页
    4.1 DE改进的蝙蝠算法第40-43页
    4.2 DEBA优化加权平均D-S模型第43-45页
    4.3 仿真分析第45-47页
    4.4 本章小结第47-48页
5 基于DEBA优化加权D-S理论的煤矿瓦斯监测预警第48-60页
    5.1 试验数据选取及预处理第48-51页
    5.2 基本概率函数分配第51-53页
    5.3 D-S证据理论决策级融合第53-57页
    5.4 瓦斯灾害信息预警第57-59页
    5.5 本章小结第59-60页
6 结论与展望第60-61页
    6.1 结论第60页
    6.2 展望第60-61页
参考文献第61-64页
作者简历第64-66页
学位论文数据集第66页

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