| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题的由来 | 第12-13页 |
| ·研究的意义 | 第13页 |
| ·研究现状 | 第13-15页 |
| ·工作面预测 | 第13-14页 |
| ·区域预测 | 第14页 |
| ·现有研究的弊端 | 第14-15页 |
| ·研究思路 | 第15-16页 |
| ·建模思路 | 第15页 |
| ·社会及经济效益分析 | 第15-16页 |
| ·技术路线 | 第16页 |
| ·文章的组织结构 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 2 突出时空预测体系 | 第18-25页 |
| ·系统学原理应用至突出时空预测 | 第18-19页 |
| ·整体性 | 第18页 |
| ·最优化 | 第18页 |
| ·动态性 | 第18-19页 |
| ·反馈 | 第19页 |
| ·层次性 | 第19页 |
| ·突出时空预测体系的建立 | 第19-21页 |
| ·早期与区域区段预测的多种指标法 | 第19-20页 |
| ·电磁辐射法 | 第20页 |
| ·即时与点预测采用的方法 | 第20-21页 |
| ·应用检验 | 第21-24页 |
| ·试验条件 | 第21-22页 |
| ·效果分析 | 第22-24页 |
| ·总结 | 第24-25页 |
| 3 突出信息的特征选择 | 第25-36页 |
| ·数据预处理 | 第25-26页 |
| ·离群点剔除 | 第25页 |
| ·数据归一化 | 第25-26页 |
| ·特征选择的准则 | 第26-27页 |
| ·散度测度 | 第26-27页 |
| ·多准则并列式特征选择 | 第27页 |
| ·用于特征选择(属性约简)的算法 | 第27-34页 |
| ·前向浮动搜索算法(SFFS) | 第27-28页 |
| ·离散蜂群算法 | 第28-31页 |
| ·粗糙集理论 | 第31-34页 |
| ·突出灾害信息特征选择实例 | 第34-35页 |
| ·本章总结 | 第35-36页 |
| 4 基于 CBC-MLP 和 SVM 的突出预测模型研究 | 第36-49页 |
| ·CBC-MLP 设计 | 第36-45页 |
| ·神经网络 | 第36-37页 |
| ·多层感知器(MLP) | 第37页 |
| ·混沌蜂群(CBC)算法 | 第37-42页 |
| ·基于 CBC 算法的 MLP 研究 | 第42-43页 |
| ·CBC-MLP 应用至突出预测 | 第43-45页 |
| ·SVM 分类模型应用 | 第45-48页 |
| ·概述 | 第45-46页 |
| ·煤与瓦斯突出 SVM 预测软件 CGOP-SVM | 第46-48页 |
| ·总结 | 第48-49页 |
| 5 用于突出预测的多分类器融合研究 | 第49-60页 |
| ·多分类器融合用于突出预测的必要性 | 第49页 |
| ·基本思想 | 第49-50页 |
| ·多分类器融合框架 | 第50-54页 |
| ·基分类器 | 第50-52页 |
| ·分类器融合策略 | 第52-54页 |
| ·CBC 算法优化分类器融合权值 | 第54-58页 |
| ·算法步骤 | 第54页 |
| ·对比试验 | 第54-58页 |
| ·多分类器融合突出预测模型 | 第58-59页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| 6 突出灾害信息识别的集成决策系统(CGOCIDS)实现 | 第60-76页 |
| ·CGOCIDS 功能 | 第60-61页 |
| ·数据采集 | 第60页 |
| ·特征选择功能 | 第60页 |
| ·预测突出功能 | 第60页 |
| ·画面显示 | 第60页 |
| ·安全管理 | 第60-61页 |
| ·系统可维护性 | 第61页 |
| ·报表功能和历史数据备案 | 第61页 |
| ·报警功能 | 第61页 |
| ·二次开发功能 | 第61页 |
| ·CGOCIDS 设计思想 | 第61-62页 |
| ·CGOCIDS 的系统设计 | 第62-68页 |
| ·体系架构设计 | 第62-63页 |
| ·CGOCIDS 的模块设计 | 第63-64页 |
| ·CGOCIDS 的数据库设计 | 第64-68页 |
| ·CGOCIDS 的界面设计 | 第68页 |
| ·CGOCIDS 的实现 | 第68-75页 |
| ·系统菜单 | 第68-70页 |
| ·管理员状态下系统的功能 | 第70-72页 |
| ·操作员状态下系统的功能 | 第72-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 7 总结 | 第76-77页 |
| ·全文总结 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 附录 主要源代码 | 第80-83页 |
| 作者简历 | 第83-84页 |
| 学位论文数据集 | 第84页 |
