1 绪论 | 第1-19页 |
·选题背景 | 第9-10页 |
·安全评价 | 第10-12页 |
·国内外研究发展现状 | 第12-16页 |
·国外研究发展现状 | 第12-14页 |
·国内研究现状 | 第14-16页 |
·研究目的与意义 | 第16-17页 |
·研究目的 | 第16-17页 |
·研究意义 | 第17页 |
·本课题研究的主要内容和技术路线 | 第17-19页 |
·本课题的主要内容 | 第17页 |
·本课题的技术路线 | 第17-19页 |
2 矿井通风系统安全评价因素指标体系的建立 | 第19-29页 |
·评价指标体系建立的原则 | 第19-21页 |
·划分原则 | 第19-20页 |
·阶梯层次结构 | 第20-21页 |
·矿井通风系统安全评价指标体系的建立 | 第21-22页 |
·建立评价指标体系 | 第21页 |
·评价指标分级标准 | 第21-22页 |
·本章小结 | 第22-29页 |
3 人工神经网络的基本理论 | 第29-38页 |
·人工神经网络发展概述 | 第29页 |
·人脑神经元与神经网络 | 第29-30页 |
·人工神经网络 | 第30-36页 |
·人工神经元模型 | 第30-32页 |
·人工神经网络的构成 | 第32-33页 |
·人工神经网络的学习 | 第33-34页 |
·人工神经网络与生物神经网络的比较 | 第34-35页 |
·常见人工神经网络模型 | 第35-36页 |
·本文研究所选用的神经网络模型 | 第36页 |
·当前人工神经网络的研究动态 | 第36页 |
·本章小结 | 第36-38页 |
4 基于 BP神经网络的煤矿通风系统安全评价研究 | 第38-61页 |
·BP人工神经网络模型 | 第38-39页 |
·BP人工神经网络学习算法的数学描述 | 第39-44页 |
·对输出节点的公式推导 | 第40页 |
·对隐节点的公式推导 | 第40-41页 |
·基本公式汇总 | 第41-42页 |
·阈值的修正 | 第42-43页 |
·传递函数的导数公式 | 第43页 |
·BP模型计算公式汇总 | 第43-44页 |
·BP人工神经网络的参数调节 | 第44-45页 |
·权值的随机初始化 | 第44页 |
·网络参数的调整 | 第44-45页 |
·BP人工神经网络的局限性 | 第45-46页 |
·BP人工神经网络的改进算法 | 第46-50页 |
·BP学习算法的步骤 | 第50-52页 |
·基于 BP神经网络的煤矿通风系统安全评价应用研究 | 第52-60页 |
·BP神经网络用于煤矿通风系统安全评价适用性研究 | 第52-53页 |
·人工神经网络的数学模型的建立 | 第53-55页 |
·人工神经网络的数据变换处理 | 第55页 |
·BP人工神经网络的结构确定 | 第55页 |
·BP人工神经网络的训练及结果分析 | 第55-60页 |
·本章小结 | 第60-61页 |
5 基于 RBF神经网络煤矿通风系统安全评价研究 | 第61-69页 |
·径向基函数神经网络模型 | 第62-64页 |
·径向基函数神经网络学习算法的数学描述 | 第64-65页 |
·基于 RBF神经网络的煤矿通风系统安全评价应用研究 | 第65-67页 |
·RBF神经网络与 BP神经网络的比较分析 | 第67页 |
·本章小结 | 第67-69页 |
6 应用实例 | 第69-77页 |
·某矿概况 | 第69-70页 |
·自然条件 | 第69-70页 |
·矿井生产状况 | 第70页 |
·某矿通风危险性分析 | 第70-72页 |
·通风系统因素危险性分析 | 第70-71页 |
·通风设施因素危险性分析 | 第71页 |
·通风质量因素危险性分析 | 第71-72页 |
·通风管理因素危险性分析 | 第72页 |
·基于神经网络理论的某矿通风系统安全综合评价 | 第72-75页 |
·各指标评价值的确定 | 第72页 |
·基于 BP神经网络的某矿通风系统安全综合评价 | 第72-74页 |
·基于 RBF神经网络的某矿通风系统安全综合评价 | 第74-75页 |
·本章小结 | 第75-77页 |
7 结论 | 第77-79页 |
·本文所作工作和结论 | 第77-78页 |
·不足和需要改进之处 | 第78页 |
·基于人工神经网络的煤矿矿井通风系统安全评价的展望 | 第78-79页 |
致谢 | 第79-80页 |
参考文献 | 第80-84页 |
附录 | 第84页 |