| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 问题的提出 | 第12-13页 |
| 1.2 研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-20页 |
| 1.3.1 铅锌矿井下定位技术主要问题及研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.2 铅锌矿井下数据融合协议主要问题及研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.3 铅锌矿井下安全评估主要问题及研究现状 | 第18-20页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第20-23页 |
| 第二章 铅锌矿井下无线高精度定位 | 第23-41页 |
| 2.1 基本定位算法 | 第23-32页 |
| 2.1.1 基于测距的定位算法 | 第23-27页 |
| 2.1.2 无需测距的定位算法 | 第27-30页 |
| 2.1.3 铅锌矿井下基于测距和无需测距定位方法的分析和比较 | 第30-32页 |
| 2.2 定位坐标计算 | 第32-35页 |
| 2.2.1 三边测量法 | 第32-33页 |
| 2.2.2 极大似然估计法 | 第33-34页 |
| 2.2.3 非线性最小二乘 | 第34-35页 |
| 2.3 铅锌矿井下电磁波传输理论 | 第35-36页 |
| 2.3.1 铅锌矿井下电磁波传输对定位模型的误差影响 | 第35-36页 |
| 2.4 无线传感器网络铅锌矿井下定位模型 | 第36-40页 |
| 2.4.1 定位准确率评价指标 | 第36-37页 |
| 2.4.2 TDOA | 第37页 |
| 2.4.3 RSSI | 第37-38页 |
| 2.4.4 仿真环境 | 第38页 |
| 2.4.5 仿真与比较 | 第38-40页 |
| 2.5 小结 | 第40-41页 |
| 第三章 铅锌矿井下实时应急多源异质异构传感器网络数据融合协议 | 第41-70页 |
| 3.1 数据融合理论与方法 | 第41-49页 |
| 3.1.1 多源数据信息融合层次划分 | 第41-44页 |
| 3.1.2 多源数据融合中的常用方法 | 第44-45页 |
| 3.1.3 基于传感器网络的数据融合结构 | 第45-49页 |
| 3.2 基于分层的铅锌矿井下数据融合协议 | 第49-68页 |
| 3.2.1 基于自适应加权的矿井环境信息的数据级融合 | 第51-53页 |
| 3.2.2 基于BP神经网络的特征级融合 | 第53-58页 |
| 3.2.3 基于D-S证据理论的决策级融合 | 第58-63页 |
| 3.2.4 基于Pignistic概率的冲突证据表示方法 | 第63-68页 |
| 3.3 小结 | 第68-70页 |
| 第四章 基于模糊信息的铅锌矿井下安全风险综合评估研究 | 第70-93页 |
| 4.1 风险评估方法 | 第70-76页 |
| 4.1.1 层次分析法AHP | 第70-73页 |
| 4.1.2 TOPSIS法 | 第73-74页 |
| 4.1.3 灰关联分析法GRA | 第74-76页 |
| 4.2 基于fuzzy-灰关联法的风险综合评估模型 | 第76-82页 |
| 4.2.1 相关概念引入 | 第76-77页 |
| 4.2.2 基于Fuzzy-灰关联法的铅锌矿井下安全综合风险评价模型 | 第77-82页 |
| 4.3 基于fuzzy-灰关联法的风险综合评估模型应用分析 | 第82-92页 |
| 4.3.1 风险综合评估模型应用分析的指标和权重数据 | 第82-87页 |
| 4.3.2 Fuzzy-灰关联风险等级评估结果 | 第87-92页 |
| 4.4 小结 | 第92-93页 |
| 第五章 结论与展望 | 第93-96页 |
| 5.1 结论及创新点 | 第93-94页 |
| 5.2 展望 | 第94-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-109页 |
| 附录A 攻读博士学位期间发表的研究论文 | 第109-110页 |
| 附录B 攻读博士学位期间参与的科研项目及所获奖励 | 第110-111页 |
| 附录C 神经网络训练样本 | 第111-113页 |
