| 1 概述 | 第1-9页 |
| 1．1 巷道摩擦阻力系数的研究概况 | 第6-7页 |
| 1．2 研究巷道摩擦阻力系数的意义 | 第7-8页 |
| 1．3 巷道摩擦阻力系数研究的主要内容 | 第8-9页 |
| 2 通风阻力系数的研究及相应数学模型 | 第9-38页 |
| 2．1 理论基础 | 第9-14页 |
| 2．1．1 矿井风流运动的特征 | 第9页 |
| 2．1．2 确定流体状态的标准 | 第9-11页 |
| 2．1．3 流体在光滑的直线管道中运动时的阻力 | 第11-14页 |
| 2．2 直而无阻塞的矿山巷道的阻力 | 第14-38页 |
| 2．2．1 用混凝土或砖砌筑的石门式和平巷式巷道的通风阻力 | 第14-16页 |
| 2．2．2 不支护的石门式和平巷式巷道的阻力 | 第16-17页 |
| 2．2．3 用完全棚子支护或不完全棚子（金属的或木的）支护的石门式及平巷式巷道的通风阻力 | 第17-30页 |
| 2．2．3．1 影响通风阻力的基本因素 | 第17-18页 |
| 2．2．3．2 一定粗糙度的巷道通风阻力 | 第18-25页 |
| 2．2．3．3 混合支架和金属支架的巷道通风阻力 | 第25-30页 |
| 2．2．4 锚喷巷道摩擦阻力系数 | 第30-38页 |
| 3 神经网络基本理论及BP网络的模式识别模型 | 第38-54页 |
| 3．1 神经网络的发展概况 | 第38-40页 |
| 3．2 我国人工神经元网络研究的情况 | 第40-41页 |
| 3．3 人工神经网络应用领域 | 第41-43页 |
| 3．4 神经网络的研究方向 | 第43页 |
| 3．5 神经网络的基本结构与模型 | 第43-48页 |
| 3．6 多层前馈网络用于模式识别 | 第48-54页 |
| 4 BP网络设计应解决的几个问题及在确定巷道摩擦阻力系数中的应用 | 第54-75页 |
| 4．1 网络的层数 | 第54-55页 |
| 4．2 隐含层的神经元数 | 第55-56页 |
| 4．3 初始权值的选取 | 第56-57页 |
| 4．4 学习速率 | 第57页 |
| 4．5 期望误差的选取 | 第57-58页 |
| 4．6 BP神经网络实际确定巷道摩擦阻力系数的具体模型 | 第58-75页 |
| 4．6．1 圆木棚子支护巷道摩擦阻力系数的模型 | 第58-61页 |
| 4．6．2 工字梁支护巷道的摩擦阻力系数的模型 | 第61-65页 |
| 4．6．3 金属横梁和帮柱混合支护巷道的摩擦阻力系数的模型 | 第65-68页 |
| 4．6．4 混凝土棚子支护巷道的摩擦阻力系数的模型 | 第68-70页 |
| 4．6．5 锚喷巷道的摩擦阻力系数的模型 | 第70-75页 |
| 5 全文总结 | 第75-77页 |
| 5．1 几点结论 | 第75页 |
| 5．2 不足 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-79页 |
