煤与瓦斯突出区域预测的模式识别方法研究
| 1 绪论 | 第1-22页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·国内外煤与瓦斯突出概况 | 第11-12页 |
| ·国外煤与瓦斯突出概况 | 第11页 |
| ·国内煤与瓦斯突出概况 | 第11-12页 |
| ·国内外现有研究成果综述 | 第12-17页 |
| ·煤与瓦斯突出机理研究概述 | 第12页 |
| ·煤与瓦斯突出区域预测研究 | 第12-17页 |
| ·存在问题 | 第17-19页 |
| ·主要研究内容及技术路线 | 第19-22页 |
| ·主要研究内容 | 第19-21页 |
| ·技术路线 | 第21-22页 |
| 2 煤与瓦斯突出区域预测的模式识别原理 | 第22-35页 |
| ·模式和模式识别 | 第22-23页 |
| ·煤与瓦斯突出模式分析 | 第23-26页 |
| ·煤与瓦斯突出模式的相似性度量 | 第26-29页 |
| ·煤与瓦斯突出模式的相似性 | 第26页 |
| ·距离相似性度量 | 第26-27页 |
| ·角度相似性度量 | 第27-29页 |
| ·煤与瓦斯突出的模式识别 | 第29-30页 |
| ·煤与瓦斯突出模式识别系统设计 | 第30-35页 |
| ·数据获取 | 第30页 |
| ·预处理 | 第30-32页 |
| ·特征选择与提取 | 第32页 |
| ·学习训练与预测 | 第32-35页 |
| 3 煤与瓦斯突出的主要影响因素 | 第35-57页 |
| ·地质构造形式划分 | 第35-39页 |
| ·地质动力区划方法 | 第35-36页 |
| ·活动断块计算机识别 | 第36-39页 |
| ·潘一矿地质构造形式划分 | 第39页 |
| ·地应力测量与岩体应力数值计算 | 第39-47页 |
| ·概述 | 第39-40页 |
| ·地应力测量 | 第40页 |
| ·潘一矿地应力测量 | 第40-43页 |
| ·地应力数值计算 | 第43-44页 |
| ·潘一矿地应力数值计算 | 第44-45页 |
| ·构造应力区划分 | 第45-47页 |
| ·瓦斯参数的测定与数值计算 | 第47-54页 |
| ·煤层瓦斯的生成与赋存 | 第47页 |
| ·瓦斯参数及测定 | 第47-50页 |
| ·计算模型的建立 | 第50-52页 |
| ·煤层瓦斯的数值计算 | 第52-54页 |
| ·计算结果分析 | 第54页 |
| ·其它煤与瓦斯突出影响因素的确定 | 第54-57页 |
| ·煤坚固性系数 | 第54-55页 |
| ·顶底板岩性 | 第55-57页 |
| 4 煤与瓦斯突出特征选择与提取 | 第57-71页 |
| ·煤与瓦斯突出的特征空间 | 第57页 |
| ·煤与瓦斯突出特征选择 | 第57-67页 |
| ·最优搜索算法 | 第58-61页 |
| ·次优搜索算法 | 第61-62页 |
| ·遗传算法 | 第62-67页 |
| ·煤与瓦斯突出特征提取 | 第67-71页 |
| ·类别可分离性判据 | 第67页 |
| ·可分离性判据满足的条件 | 第67-68页 |
| ·类内类间距离 | 第68-69页 |
| ·特征提取的方法 | 第69-71页 |
| 5 基于模式识别的煤与瓦斯突出概率预测 | 第71-89页 |
| ·系统学习与训练 | 第71页 |
| ·基于专家意见的学习 | 第71-73页 |
| ·非监督学习方法 | 第73-79页 |
| ·非监督学习方法概述 | 第73页 |
| ·动态聚类概述 | 第73-75页 |
| ·C-均值算法 | 第75-76页 |
| ·ISODATA算法 | 第76-79页 |
| ·监督学习方法 | 第79-83页 |
| ·监督学习方法概述 | 第79页 |
| ·基于反向传播网络的学习 | 第79-81页 |
| ·BP学习算法设计 | 第81-83页 |
| ·煤与瓦斯突出危险性概率预测 | 第83-89页 |
| ·基于模糊推理系统的区域预测 | 第83-85页 |
| ·区域预测过程及步骤 | 第85-89页 |
| 6 煤与瓦斯突出区域预测信息系统 | 第89-103页 |
| ·系统概述 | 第89页 |
| ·系统功能 | 第89-90页 |
| ·数据管理子系统 | 第90-96页 |
| ·数据管理子系统的主要功能 | 第90-92页 |
| ·矢量图形文件的采集与管理 | 第92-94页 |
| ·文档资料的管理 | 第94页 |
| ·属性数据库管理 | 第94-95页 |
| ·多媒体资料的管理 | 第95-96页 |
| ·区域预测数据前处理子系统 | 第96-97页 |
| ·煤与瓦斯突出危险性区域预测子系统 | 第97-98页 |
| ·简介 | 第97-98页 |
| ·区域预测及结果后处理 | 第98页 |
| ·可视化子系统 | 第98-103页 |
| ·地质动力区划数据可视化 | 第98-99页 |
| ·空间图形可视化 | 第99-100页 |
| ·属性数据可视化 | 第100-101页 |
| ·多媒体资料的可视化与管理 | 第101-102页 |
| ·区域预测结果输出 | 第102-103页 |
| 7 淮南矿区潘一矿应用实例 | 第103-113页 |
| ·潘一矿概况 | 第103-106页 |
| ·井田位置与生产情况 | 第103-104页 |
| ·井田范围 | 第104页 |
| ·潘集矿区构造基本特征 | 第104页 |
| ·潘一井田构造特征 | 第104-106页 |
| ·潘一矿煤与瓦斯突出模式识别 | 第106-111页 |
| ·系统启动与运行 | 第106-107页 |
| ·网格划分 | 第107页 |
| ·特征选择与提取 | 第107-108页 |
| ·模式分类 | 第108页 |
| ·区域预测结果分析 | 第108-111页 |
| ·区域预测结果输出 | 第111页 |
| ·模式识别概率预测突出危险性效果检验 | 第111-113页 |
| 8 结论与展望 | 第113-115页 |
| ·主要结论 | 第113-114页 |
| ·今后工作的展望 | 第114-115页 |
| 参考文献 | 第115-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
| 作者简介 | 第123-125页 |
