首页--工业技术论文--矿业工程论文--矿山安全与劳动保护论文--矿井通风论文--通风系统、通风方法与设备论文

基于神经网络理论矿井通风系统安全综合评价研究

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

论文共84页,点击 下载论文
上一篇:高校开设毽球课的可行性研究
下一篇:基于区域发展的项目选择系统研究