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基于隐患分析的煤矿安全评价算法研究

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

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