高速公路建设期安全风险智能管理研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-28页 |
| ·研究背景 | 第11-15页 |
| ·国内外研究综述 | 第15-24页 |
| ·国外安全管理研究综述 | 第16-20页 |
| ·国内安全管理研究综述 | 第20-24页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第24-28页 |
| 2 人工智能技术 | 第28-55页 |
| ·基于案例推理 | 第28-35页 |
| ·概述 | 第28-29页 |
| ·基于案例推理的关键技术 | 第29-34页 |
| ·案例表示 | 第29-33页 |
| ·案例检索 | 第33-34页 |
| ·基于案例推理的优势与不足 | 第34-35页 |
| ·关联挖掘 | 第35-36页 |
| ·频繁项集挖掘关联规则 | 第35-36页 |
| ·粗糙集方法挖掘关联规则 | 第36页 |
| ·支持向量机 | 第36-43页 |
| ·概述 | 第36-40页 |
| ·支持向量机的关键技术 | 第40-43页 |
| ·可变模糊集 | 第43-53页 |
| ·概述 | 第43-44页 |
| ·可变模糊集的关键技术 | 第44-53页 |
| ·可变模糊聚类迭代模式 | 第44-48页 |
| ·可变模糊优选模型 | 第48-51页 |
| ·可变模糊质变量变判据模式 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 3 数据预处理 | 第55-63页 |
| ·概述 | 第55页 |
| ·数据转换 | 第55-60页 |
| ·定量数据离散化 | 第55-59页 |
| ·定性数据量化 | 第59-60页 |
| ·归一化 | 第60页 |
| ·降维 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 4 基于领域知识的案例推理技术实现 | 第63-79页 |
| ·概述 | 第63-64页 |
| ·案例表示 | 第64-75页 |
| ·案例检索 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 5 基于人工智能技术的高速公路建设期安全风险管理 | 第79-110页 |
| ·风险—事故相关性分析 | 第79-83页 |
| ·概述 | 第79-81页 |
| ·实例研究 | 第81-83页 |
| ·安全风险预测 | 第83-88页 |
| ·概述 | 第83-84页 |
| ·安全风险预测流程 | 第84-86页 |
| ·实例研究 | 第86-88页 |
| ·安全风险预警 | 第88-103页 |
| ·概述 | 第88-91页 |
| ·实例研究 | 第91-103页 |
| ·安全事故应急管理 | 第103-108页 |
| ·概述 | 第103-105页 |
| ·实例研究 | 第105-108页 |
| ·本章小结 | 第108-110页 |
| 6 高速公路建设期安全风险智能管理系统设计 | 第110-123页 |
| ·系统的设计思路和开发环境 | 第110-111页 |
| ·系统的结构和功能设计 | 第111-122页 |
| ·系统结构 | 第111-112页 |
| ·系统功能设计 | 第112-122页 |
| ·本章小结 | 第122-123页 |
| 7 结论与展望 | 第123-125页 |
| ·结论 | 第123-124页 |
| ·展望 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-133页 |
| 附录A Matlab算法及VB界面程序 | 第133-152页 |
| 创新点摘要 | 第152-153页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第153-156页 |
| 致谢 | 第156-157页 |
