摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-11页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
·研究的背景及其意义 | 第11-13页 |
·课题研究相关背景 | 第11-12页 |
·课题研究必要性及意义 | 第12-13页 |
·安全评价国内外研究现状 | 第13-16页 |
·国外研究现状 | 第13-14页 |
·我国研究现状 | 第14-16页 |
·本文主要研究内容与论文结构 | 第16-18页 |
·本文主要内容 | 第16-17页 |
·论文结构 | 第17-18页 |
·本章小结 | 第18-19页 |
第2章 煤矿安全评价指标体系及评价方法 | 第19-26页 |
·煤矿安全评价影响因素分析 | 第19-22页 |
·煤矿事故致因理论 | 第19-21页 |
·安全评价影响因素分析 | 第21-22页 |
·煤矿安全评价指标体系的建立 | 第22-24页 |
·遵循的基本原则 | 第22-23页 |
·包含的基本内容 | 第23-24页 |
·常用煤矿安全评价方法 | 第24-25页 |
·本章小结 | 第25-26页 |
第3章 基于 GA-WNN 的煤矿安全评价预测算法 | 第26-38页 |
·小波神经网络算法 | 第26-30页 |
·WNN 概述 | 第26页 |
·WNN 的结构形式 | 第26-29页 |
·WNN 局限分析 | 第29-30页 |
·遗传算法理论基础 | 第30-32页 |
·GA 介绍 | 第30页 |
·GA 基本原理 | 第30-31页 |
·GA 特征 | 第31-32页 |
·基于 GA-WNN 的预测算法 | 第32-33页 |
·GA 优化 WNN 的基本思想 | 第32页 |
·GA-WNN 预测算法流程框图 | 第32-33页 |
·GA-WNN 煤矿安全评价预测算法的仿真实验 | 第33-36页 |
·数据样本的选取 | 第33页 |
·GA-WNN 算法的模型建立 | 第33-34页 |
·仿真实验结果 | 第34-35页 |
·技术实现 | 第35-36页 |
·本章小结 | 第36-38页 |
第4章 基于参数寻优的 SVM 煤矿安全评价分类算法 | 第38-49页 |
·SLT 简介 | 第38页 |
·SVM 算法理论 | 第38-43页 |
·SVM 简介 | 第38页 |
·SVM 算法原理 | 第38-42页 |
·SVM 参数的重要性 | 第42-43页 |
·基于 Cg 参数寻优的 SVM 算法 | 第43-44页 |
·Cg 参数寻优思想 | 第43页 |
·参数寻优 SVM 的算法流程框图 | 第43-44页 |
·改进 SVM 煤矿安全评价分类算法仿真实验 | 第44-48页 |
·LIBSVM 工具箱简介 | 第44页 |
·改进 SVM 的算法应用 | 第44-45页 |
·仿真实验结果 | 第45-46页 |
·技术实现 | 第46-48页 |
·本章小结 | 第48-49页 |
第5章 煤矿安全评价原型系统的建立 | 第49-58页 |
·原型系统软件需求分析 | 第49-50页 |
·性能需求 | 第49页 |
·功能需求 | 第49-50页 |
·开发工具选择 | 第50页 |
·原型系统软件总体设计 | 第50-52页 |
·功能模块设计 | 第50-51页 |
·数据库设计 | 第51-52页 |
·主要原型界面实现与测试 | 第52-57页 |
·登陆界面 | 第52-53页 |
·系统主界面 | 第53页 |
·指标管理界面 | 第53-54页 |
·安全评价界面 | 第54-56页 |
·软件测试 | 第56-57页 |
·本章小结 | 第57-58页 |
结论与展望 | 第58-60页 |
致谢 | 第60-61页 |
参考文献 | 第61-66页 |
附录1 | 第66-69页 |
附录2 | 第69-72页 |
作者简介 | 第72-73页 |
攻读硕士期间发表的论文和科研成果 | 第73-74页 |