煤矿灾害应急物流能力评价问题研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 煤矿灾害应急物流的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 应急物流能力评价的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第14-16页 |
| 1.4 研究方法 | 第16页 |
| 1.5 创新点 | 第16-18页 |
| 2 煤矿灾害应急物流能力相关理论综述 | 第18-35页 |
| 2.1 煤矿灾害理论 | 第18-21页 |
| 2.1.1 煤矿灾害概念及特点 | 第18-19页 |
| 2.1.2 煤矿灾害分类及其危害 | 第19-21页 |
| 2.2 应急物流能力理论 | 第21-24页 |
| 2.2.1 应急物流定义及特征 | 第21-22页 |
| 2.2.2 应急物流能力内涵 | 第22页 |
| 2.2.3 应急物流能力要素 | 第22-23页 |
| 2.3.4 应急物流能力特征 | 第23-24页 |
| 2.3 粗糙集理论 | 第24-27页 |
| 2.3.1 知识与知识库 | 第24页 |
| 2.3.2 不可分辨关系 | 第24页 |
| 2.3.3 上近似集和下近似集 | 第24-25页 |
| 2.3.4 知识表达系统 | 第25-26页 |
| 2.3.5 属性核与属性约简 | 第26-27页 |
| 2.3.6 属性重要度 | 第27页 |
| 2.4 支持向量机原理 | 第27-34页 |
| 2.4.1 支持向量机相关理论 | 第27-29页 |
| 2.4.2 线性支持向量分类机 | 第29-32页 |
| 2.4.3 非线性支持向量分类机及核函数 | 第32-33页 |
| 2.4.4 支持向量回归机 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 煤矿灾害应急物流能力评价指标体系建立 | 第35-43页 |
| 3.1 评价指标体系建立的原则 | 第35-36页 |
| 3.2 应急物流能力影响因素分析 | 第36-38页 |
| 3.3 煤矿灾害应急物流能力评价指标体系 | 第38-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 煤矿灾害应急物流能力评价模型构建 | 第43-49页 |
| 4.1 粗糙集与支持向量机融合原理 | 第43-44页 |
| 4.1.1 粗糙集方法特点 | 第43页 |
| 4.1.2 支持向量机的特点 | 第43-44页 |
| 4.1.3 两者融合优势 | 第44页 |
| 4.2 应急物流能力评价模型建立 | 第44-46页 |
| 4.3 应急物流能力评价模型实现 | 第46-48页 |
| 4.3.1 Rosetta软件 | 第46-47页 |
| 4.3.2 Libsvm工具箱 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 实证研究 | 第49-57页 |
| 5.1 背景概述 | 第49页 |
| 5.2 数据收集及分析 | 第49-50页 |
| 5.3 模型构建及求解 | 第50-56页 |
| 5.3.1 关键指标筛选 | 第50-53页 |
| 5.3.2 模型训练 | 第53-55页 |
| 5.3.3 模型求解及结果分析 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-58页 |
| 6.1 研究总结 | 第57页 |
| 6.2 研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第62页 |
