| 摘要 | 第1页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 详细摘要 | 第6-9页 |
| Detailed Abstract | 第9-15页 |
| 1. 绪论 | 第15-35页 |
| ·背景及意义 | 第15-21页 |
| ·课题的研究背景 | 第15-19页 |
| ·课题的研究意义 | 第19-21页 |
| ·国内外研究现状 | 第21-29页 |
| ·能力成熟度模型研究现状 | 第21-24页 |
| ·相关技术研究现状 | 第24-27页 |
| ·安全生产评测研究现状 | 第27-29页 |
| ·本文的研究内容与技术路线 | 第29-33页 |
| ·主要研究内容 | 第29-30页 |
| ·技术路线 | 第30-32页 |
| ·论文的组织结构 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 2. 理论基础 | 第35-53页 |
| ·软件过程管理相关理论 | 第35-42页 |
| ·能力成熟度模型（CMM）概念 | 第35-36页 |
| ·CMM 的体系结构及关键过程域分布 | 第36-38页 |
| ·CMM 的内部结构 | 第38-40页 |
| ·个体软件过程（PSP） | 第40-41页 |
| ·团队软件过程（TSP） | 第41-42页 |
| ·曲线拟合 | 第42-46页 |
| ·最小二乘法 | 第43-44页 |
| ·曲线拟合法 | 第44-46页 |
| ·极速学习机 | 第46-50页 |
| ·人工神经网络概述 | 第46-49页 |
| ·极速学习机原理 | 第49-50页 |
| ·安全隐患治理相关基础理论 | 第50-52页 |
| ·隐患治理含义 | 第50-51页 |
| ·事故致因理论 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 3. 煤矿安全隐患治理能力成熟度模型研究 | 第53-85页 |
| ·软件过程能力成熟度模型分析与改进 | 第53-61页 |
| ·CMM、TSP 与 PSP 模型分析 | 第53-56页 |
| ·模型改进与评估方法 | 第56-61页 |
| ·PCMM 在煤矿安全隐患治理评估中的应用 | 第61-76页 |
| ·基于 PCMM 的煤矿安全隐患治理成熟度模型 | 第61-63页 |
| ·煤矿企业隐患治理能力成熟度评估 | 第63-76页 |
| ·基于信息熵的煤矿企业隐患治理能力自评测模型 | 第76-83页 |
| ·信息熵概述 | 第76-77页 |
| ·基于熵值法的自评测综合指数模型构建 | 第77-78页 |
| ·煤矿企业隐患治理能力自评测 | 第78-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 4. 基于改进最小二乘法的隐患趋势分析研究 | 第85-97页 |
| ·最小二乘相关研究 | 第85-86页 |
| ·频分多曲线拟合 | 第86-93页 |
| ·频分多曲线拟合算法 | 第86-88页 |
| ·基于 FDCF 的多元回归分析方法 | 第88-90页 |
| ·实验分析 | 第90-93页 |
| ·隐患整改率的评估预测 | 第93-95页 |
| ·本章小结 | 第95-97页 |
| 5. 基于在线极速学习机及指标体系的隐患趋势分析研究 | 第97-117页 |
| ·在线极速学习机相关研究 | 第97-98页 |
| ·渐进遗忘式在线极速学习机(EOS-ELM-PA) | 第98-109页 |
| ·具有渐进式遗忘机制的在线极速学习机 | 第98-100页 |
| ·艾宾浩斯遗忘曲线 | 第100-101页 |
| ·渐进遗忘式在线极速学习机 | 第101-104页 |
| ·实验分析 | 第104-109页 |
| ·隐患数量的评估预测 | 第109-114页 |
| ·本章小结 | 第114-117页 |
| 6. 总结和展望 | 第117-121页 |
| ·主要工作与创新 | 第117-118页 |
| ·进一步研究方向 | 第118-121页 |
| 参考文献 | 第121-129页 |
| 致谢 | 第129-131页 |
| 作者简介 | 第131页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第131页 |
| 在学期间参加科研项目 | 第131-132页 |
| 主要获奖及成果 | 第132页 |