熵权支持向量机在煤矿安全评价中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 插图或附表清单 | 第12-13页 |
| 引言 | 第13-14页 |
| 1 绪论 | 第14-26页 |
| ·研究背景和意义 | 第14-18页 |
| ·研究背景 | 第14-16页 |
| ·研究的必要性 | 第16-17页 |
| ·研究意义 | 第17-18页 |
| ·安全评价的几个基本概念 | 第18-20页 |
| ·国内外研究现状 | 第20-24页 |
| ·国外煤矿安全评价研究现状 | 第20-21页 |
| ·我国煤矿安全评价研究现状 | 第21-22页 |
| ·传统的安全评价方法及存在的问题 | 第22-24页 |
| ·本文研究思路和基本方法 | 第24-25页 |
| ·本文的创新点 | 第25-26页 |
| 2 煤矿安全评价指标体系研究 | 第26-39页 |
| ·煤矿安全生产分析原理 | 第26-29页 |
| ·事故致因理论 | 第26-27页 |
| ·安全评价原理 | 第27-29页 |
| ·煤矿生产系统分析方法 | 第29页 |
| ·建立煤矿安全评价指标体系的意义 | 第29-30页 |
| ·煤矿安全评价指标体系的建立 | 第30-31页 |
| ·指标及指标体系 | 第30页 |
| ·煤矿安全评价指标的选取原则 | 第30-31页 |
| ·煤矿安全评价指标体系 | 第31-39页 |
| ·煤矿安全评价指标体系的结构 | 第31-35页 |
| ·煤矿安全评价指标量化 | 第35页 |
| ·煤矿安全评价指标的赋权方法 | 第35-39页 |
| 3 支持向量机基础理论 | 第39-47页 |
| ·统计学习理论 | 第39-41页 |
| ·VC维 | 第40页 |
| ·结构风险最小化原理 | 第40-41页 |
| ·最优分类超平面 | 第41-42页 |
| ·支持向量分类机 | 第42-45页 |
| ·线性支持向量分类机 | 第42-44页 |
| ·非线性支持向量分类机 | 第44-45页 |
| ·核函数及参数的选取 | 第45-47页 |
| 4 熵权支持向量机的煤矿安全评价模型应用研究 | 第47-57页 |
| ·建立基于熵权的支持向量机评价模型 | 第47-51页 |
| ·数据处理阶段 | 第47页 |
| ·输入数据文件准备阶段 | 第47-48页 |
| ·SVM训练和测试阶段 | 第48-50页 |
| ·查看输出结果阶段 | 第50-51页 |
| ·基于熵权的支持向量机评价模型的优势 | 第51-52页 |
| ·煤矿安全评价模型的训练 | 第52-55页 |
| ·样本输入数据准备 | 第52-53页 |
| ·SVM训练过程及结果 | 第53-55页 |
| ·评价结果 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第70页 |
