| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 数据挖掘研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 煤矿安全数据挖掘研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 智能分析系统研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 | 第15-18页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第16-18页 |
| 第二章 数据挖掘理论基础研究 | 第18-30页 |
| 2.1 数据挖掘技术 | 第18-23页 |
| 2.1.1 数据挖掘的概念 | 第18-19页 |
| 2.1.2 典型数据挖掘系统结构 | 第19-20页 |
| 2.1.3 数据挖掘模式 | 第20-21页 |
| 2.1.4 数据挖掘常用的基本技术 | 第21-22页 |
| 2.1.5 数据挖掘应用领域 | 第22-23页 |
| 2.2 煤矿通风灾害预测的数据挖据 | 第23-25页 |
| 2.2.1 数据准备 | 第23-24页 |
| 2.2.2 数据挖据 | 第24页 |
| 2.2.3 煤矿灾害预测结果的评估 | 第24页 |
| 2.2.4 煤矿数据挖掘系统的结构 | 第24-25页 |
| 2.3 数据挖掘算法 | 第25-28页 |
| 2.3.1 关联规则 | 第25-26页 |
| 2.3.2 决策树 | 第26页 |
| 2.3.3 聚类 | 第26页 |
| 2.3.4 遗传算法 | 第26-27页 |
| 2.3.5 人工神经网络 | 第27页 |
| 2.3.6 粗糙集 | 第27页 |
| 2.3.7 模糊集 | 第27-28页 |
| 2.3.8 贝叶斯网络 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于煤矿海量通风数据进行数据挖掘的算法模型 | 第30-38页 |
| 3.1 煤矿中的海量数据 | 第30页 |
| 3.2 煤矿数据挖掘的算法模型 | 第30-31页 |
| 3.3 灰色预测及MGM（1,n）优化 | 第31-33页 |
| 3.3.1 MGM（1,n） | 第31-32页 |
| 3.3.2 精度检验 | 第32-33页 |
| 3.4 MGM（1，n）与BP神经网络 | 第33-34页 |
| 3.4.1 BP神经网络模型 | 第33页 |
| 3.4.2 灰色—BP神经网络模型 | 第33-34页 |
| 3.5 MGM（1，n）灰色—神经网络预测实例 | 第34-36页 |
| 3.5.1 数据预处理 | 第34-35页 |
| 3.5.2 建模计算 | 第35-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 煤矿智能分析系统 | 第38-50页 |
| 4.1 煤矿通风安全数据智能分析系统的体系结构 | 第38-42页 |
| 4.1.1 煤矿安全监控系统框架设计 | 第38-39页 |
| 4.1.2 智能分析系统中的信息获取 | 第39-42页 |
| 4.2 智能分析系统ETL | 第42-44页 |
| 4.2.1 数据的抽取 | 第43页 |
| 4.2.2 数据的清洗和转换 | 第43页 |
| 4.2.3 数据加载 | 第43页 |
| 4.2.4 ETL的关键环节 | 第43-44页 |
| 4.3 煤矿数据智能分析系统处理过程 | 第44-48页 |
| 4.3.1 信息处理系统工作流程 | 第45-46页 |
| 4.3.2 数据处理流程 | 第46-47页 |
| 4.3.3 SSIS概述 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 煤矿数据智能分析系统设计结果 | 第50-68页 |
| 5.1 模块界面设计 | 第50-60页 |
| 5.1.1 登录系统与功能介绍 | 第50-52页 |
| 5.1.2 管理基础数据 | 第52-54页 |
| 5.1.3 数据浏览 | 第54-57页 |
| 5.1.4 统计分析 | 第57页 |
| 5.1.5 管理用户 | 第57-58页 |
| 5.1.6 参数设置 | 第58-60页 |
| 5.2 数据仓库结构设计 | 第60-65页 |
| 5.2.1 系统管理与改进 | 第60-65页 |
| 5.2.2 系统出错处理设计 | 第65页 |
| 5.2.3 系统维护设计 | 第65页 |
| 5.3 系统管理与改进 | 第65-66页 |
| 5.4 安全保密设计 | 第66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 第六章 常村煤矿通过数据智能分析系统应用 | 第68-82页 |
| 6.1 常村煤矿基本条件 | 第68-72页 |
| 6.1.1 矿井概况 | 第68页 |
| 6.1.2 通风系统及瓦斯抽放系统 | 第68页 |
| 6.1.3 防尘及消防洒水系统 | 第68页 |
| 6.1.4 井下排水及压风系统 | 第68-69页 |
| 6.1.5 06 年以来采取的一些通风安全管理手段 | 第69-72页 |
| 6.2 智能分析系统应用测试 | 第72-81页 |
| 6.3 本章小结 | 第81-82页 |
| 第七章 结论与展望 | 第82-84页 |
| 7.1 主要结论 | 第82页 |
| 7.2 展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 致谢 | 第90-92页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第92页 |