神经网络系统开发及巷道变形研究
| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| 第二章 武钢余华寺矿巷道变形概况 | 第11-13页 |
| ·矿床地质特征 | 第11页 |
| ·矿体地质特征 | 第11-13页 |
| 第三章 地压分布规律研究 | 第13-24页 |
| ·巷道地压显现的基本原理 | 第13-14页 |
| ·巷道稳定性的判断方法 | 第14-15页 |
| ·影响采场地压分布规律和采场稳定性的主要因素 | 第15-20页 |
| ·采场工程地质条件的影响 | 第16-19页 |
| ·采场回采顺序对地压分布规律的影响 | 第19页 |
| ·支护方案与施工方法对地压分布规律的影响 | 第19-20页 |
| ·采场地压分布规律分析及地压显现 | 第20-24页 |
| ·地压分布和地压显现的总体规律 | 第21页 |
| ·岩体结构面的分布与地压显现的关系 | 第21-22页 |
| ·地下水运动与地压显现的关系 | 第22页 |
| ·矿体厚大区地压显现活动愈加频繁 | 第22页 |
| ·滞后回采区的地压活动 | 第22页 |
| ·巷道掘进时间和支护施工质量对地压显现的作用显著 | 第22-24页 |
| 第四章 神经网络算法及BPNNS系统开发软件概述 | 第24-31页 |
| ·神经网络概述 | 第24-28页 |
| ·神经网络的作用原理 | 第24-25页 |
| ·神经网络的发展阶段 | 第25-26页 |
| ·神经网络算法的特点 | 第26-27页 |
| ·BP神经网络模型原理及其建立 | 第27-28页 |
| ·DELPHI概述 | 第28-29页 |
| ·SQL SERVER概述 | 第29-31页 |
| 第五章 BP神经网络算法在BPNNS系统的应用 | 第31-40页 |
| ·BPNNS系统中BP神经网络算法概述 | 第31-32页 |
| ·使用BPNNS系统时网络结构层数的选取 | 第31页 |
| ·使用BPNNS系统时网络结构各层节点数的选取 | 第31-32页 |
| ·神经网络结构模型的建立 | 第32-33页 |
| ·生物神经元模型 | 第32页 |
| ·人工神经元模型 | 第32页 |
| ·神经网络模型 | 第32-33页 |
| ·BP神经网络的计算过程推导 | 第33-38页 |
| ·四层BP神经网络结构的建立 | 第34页 |
| ·BP神经网络算法 | 第34-38页 |
| ·BP神经网络的计算步骤 | 第38-40页 |
| 第六章 影响巷道变形因素分析 | 第40-43页 |
| ·余华寺矿地质资料 | 第40页 |
| ·影响巷道围岩收敛量因素分析 | 第40-43页 |
| ·围岩单轴抗压强度对巷道围岩收敛量的影响分析 | 第41页 |
| ·巷道埋深与围岩收敛量的关系 | 第41-42页 |
| ·岩 | 第42页 |
| ·竖向采动对巷道围岩收敛量的影响 | 第42页 |
| ·横向采动对巷道围岩收敛量的影响 | 第42页 |
| ·崩矿距离对巷道围岩收敛量的影响 | 第42-43页 |
| 第七章 BPNNS系统在预测巷道变形中的应用 | 第43-62页 |
| ·登录 | 第43-45页 |
| ·工程网络学习 | 第45-53页 |
| ·参数输入和计算 | 第45-53页 |
| ·网络结构的修改 | 第53-56页 |
| ·网络结构选择及网络检测 | 第56-58页 |
| ·网络结构的选择 | 第56-57页 |
| ·工程网络结构的检测 | 第57-58页 |
| ·工程查询 | 第58-62页 |
| 第八章 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·结论 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 附录 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
