煤矿瓦斯监测多传感器信息融合与知识发现研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| Extended Abstract | 第9-11页 |
| 目录 | 第11-13页 |
| Contents | 第13-15页 |
| 图清单 | 第15-18页 |
| 表清单 | 第18-20页 |
| 缩略词清单 | 第20-21页 |
| 1 绪论 | 第21-44页 |
| ·研究背景与意义 | 第21-22页 |
| ·煤矿瓦斯监测预警系统现状 | 第22-29页 |
| ·煤矿瓦斯监测多传感器信息融合与知识发现 | 第29-39页 |
| ·研究内容与方法 | 第39-42页 |
| ·论文结构 | 第42-44页 |
| 2 煤矿瓦斯安全监测手段与评价指标 | 第44-63页 |
| ·瓦斯监测的主要任务及方法概述 | 第44-46页 |
| ·突出静态预测方法与危险评价指标 | 第46-49页 |
| ·突出动态预测方法与危险评价指标 | 第49-60页 |
| ·突出危险性预测指标排序 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 3 瓦斯监测多传感器信息融合体系结构 | 第63-79页 |
| ·多传感器信息融合体系结构的设计原则 | 第63-64页 |
| ·瓦斯监测多传感器信息融合目标体系 | 第64-65页 |
| ·瓦斯监测多传感器信息融合系统工作流程 | 第65-66页 |
| ·瓦斯监测传感器的选用与组织 | 第66-68页 |
| ·瓦斯监测多传感器信息融合体系总体结构 | 第68-71页 |
| ·基于模糊专家系统的瓦斯突出预测决策级融合 | 第71-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 4 基于时间序列相似性度量的瓦斯报警信号辨识 | 第79-93页 |
| ·瓦斯超限报警原因分析 | 第79-80页 |
| ·动态时间弯曲距离及其应用 | 第80-83页 |
| ·基于 DTW 距离的 GWTS 聚类分析 | 第83-86页 |
| ·GWTS 形态度量与特征提取 | 第86-88页 |
| ·基于分段形态度量的瓦斯报警信号辨识算法 | 第88-89页 |
| ·实验与分析 | 第89-91页 |
| ·本章小结 | 第91-93页 |
| 5 基于时空相关性分析的瓦斯监测数据异常识别 | 第93-105页 |
| ·瓦斯传感数据异常原因分类 | 第93-94页 |
| ·瓦斯异常传感数据时空相关分析 | 第94-98页 |
| ·基于层次编码法的瓦斯传感器编码规则 | 第98-100页 |
| ·基于时空相关性分析的瓦斯异常识别方法 | 第100-102页 |
| ·实验与分析 | 第102-103页 |
| ·本章小结 | 第103-105页 |
| 6 瓦斯监测知识发现及知识库系统设计 | 第105-127页 |
| ·瓦斯监测数据挖掘方法 | 第105-110页 |
| ·瓦斯报警时间序列知识发现 | 第110-117页 |
| ·瓦斯监测知识库系统设计 | 第117-125页 |
| ·基于专家系统的工作面 GWTS 模式识别示例 | 第125-126页 |
| ·本章小结 | 第126-127页 |
| 7 结论与展望 | 第127-130页 |
| ·本文主要工作 | 第127-128页 |
| ·论文创新点 | 第128-129页 |
| ·研究展望 | 第129-130页 |
| 参考文献 | 第130-142页 |
| 作者简历 | 第142-145页 |
| 学位论文数据集 | 第145页 |
