导读:本文包含了突出危险等级论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:瓦斯,模糊,神经网络,分析法,层次,等级,证据。
突出危险等级论文文献综述
陈建平,董军,吕相伟[1]（2018）在《基于PCA-Fisher判别分析模型的煤与瓦斯突出危险等级预测方法研究》一文中研究指出为了提高煤与瓦斯突出预测精度,选取瓦斯含量、瓦斯压力、瓦斯放散初速度等11个因素作为判别指标,将煤与瓦斯突出强度分为无突出、小型突出、中型突出、大型突出4个等级。利用贵州黔西北煤矿资料中的28组数据作为训练学习样本,建立了煤与瓦斯突出危险等级预测的PCA-Fisher判别分析模型,再利用资料中其余6组数据作为预测样本,对该模型进行检验和应用,并与BP神经网络模型和Fisher判别模型的判别结果进行比较。结果表明:PCA-Fisher判别模型具有更高的准确性和可靠性,可以对煤与瓦斯突出危险等级进行有效预测。(本文来源于《矿业安全与环保》期刊2018年03期）
王江荣[2]（2017）在《基于层次分析和灰色关联分析的煤与瓦斯突出危险等级评价》一文中研究指出建立了煤与瓦斯突出危险程度多因素指标的评价模型,利用层次分析法确定了指标权重,在此基础上利用灰色关联分析法求出突出样本与各危险等级参考样本的贴近度,按最大贴近度确定参评样本的危险等级。实证分析表明将层次分析和灰色关联分析相结合得出的危险等级评价与煤层的实际情况较符合,有一定借鉴意义。(本文来源于《煤》期刊2017年09期）
刘海波,殷越,艾永乐[3]（2017）在《基于D-S证据理论的瓦斯突出危险等级评判策略》一文中研究指出针对影响煤矿采掘工作面瓦斯突出因素的不确定性和复杂的非线性关系,在分析Dempster-Shafer(D-S)证据理论的基础上,提出瓦斯突出危险等级评判的多传感器数据融合方法;通过对传感器采集的待评判采掘面参数进行预处理,得出D-S证据理论各传感器对突出危险等级的信度函数分配,再利用D-S证据理论的合成规则得到融合后的信度函数分配,从而实现危险等级的评判。结果表明,该方法具有良好的适应性并能得到较高的精确度,在一定程度上提高了评判系统的性能。(本文来源于《济南大学学报(自然科学版)》期刊2017年01期）
薛慧君,旭日[4]（2016）在《基于模糊神经网络和D-S证据理论的煤矿瓦斯突出危险等级评判研究》一文中研究指出介绍了模糊神经网络和D-S证据理论的煤矿瓦斯突出等级的评判方法,综合了模糊神经网络和D-S证据理论的优越性,建立了基于模糊神经网络和D-S证据理论的综合评判模型,通过对实验测试,证实了模糊神经网络和D-S证据理论的综合评判策略比单独使用一种策略更有效,精度更高。(本文来源于《煤炭技术》期刊2016年10期）
王江荣,文晖,张克功,罗资琴[5]（2015）在《基于极大似然估计的logistic回归模型在煤与瓦斯突出危险等级评价中的应用》一文中研究指出为了提高煤与瓦斯突出危险等级预测的准确性和增强预测预报方法的实用性,选取开采深度、瓦斯压力等五个关键影响因素作为煤与瓦斯突出的评判指标,建立了煤与瓦斯突出多元logistic回归非线性概率评级模型,对模型参数的确定采用了极大似然函数估计法,并利用MATLAB遗传算法工具箱的主要函数ga()求出模型系数的初始值,再用搜索工具箱中的fminsearch函数求出模型系数的最终值。通过对16组样本的学习和对6组样本的预测,验证了该模型在煤与瓦斯突出危险等级判别中的有效性、准确性。另外,该模型结构简单,计算量小、实用性强,易于程序实现,有借鉴价值。(本文来源于《煤》期刊2015年02期）
刘海波,董玉杰,王福忠[6]（2014）在《基于模糊神经网络的煤矿瓦斯突出危险等级评判策略研究》一文中研究指出针对影响煤矿瓦斯突出因素间复杂的非线性关系,难以用经典的数学理论建立精确的预测模型,将模糊系统和人工神经网络有机结合,建立基于模糊神经网络的煤矿瓦斯突出危险等级评判策略。利用模糊数学作为表达与处理不精确数据、模糊信息条件的手段,以自适应BP神经网络对仪器测得的关键指标进行学习和训练。仿真结果表明,该方法能够满足要求,准确评判煤矿瓦斯的突出危险等级,平均误差较小。(本文来源于《第24届全国煤矿自动化与信息化学术会议暨第6届中国煤矿信息化与自动化高层论坛论文集》期刊2014-08-29）
张天军,苏琳,乔宝明,马咪娜[7]（2010）在《改进的层次分析法在煤与瓦斯突出危险等级预测中的应用》一文中研究指出为了更合理地确定影响煤与瓦斯突出因素的权重,在层次分析法判断矩阵的构造上,论文主要用叁标度法对传统的九标度法进行改进。利用改进的层次分析法确定影响煤与瓦斯突出各因素的权重,用隶属度构造了单因素模糊判别矩阵,用模糊综合评判建立了预测煤与瓦斯突出的多种模型,并且进行了二级模糊综合评判。将改进的层次分析法和二级模糊综合评判结合起来应用于煤与瓦斯突出危险等级预测中。对神仙坡等煤矿的多个工作面进行了煤与瓦斯突出危险等级预测。结果表明,利用改进的层次分析法——二级模糊综合评判预测煤与瓦斯突出等级是合理可行的,可以较准确地进行等级预测。(本文来源于《西安科技大学学报》期刊2010年05期）
高敏[8]（2009）在《煤与瓦斯突出危险等级预测》一文中研究指出针对我国对煤与瓦斯突出进行统一定级,统一管理,煤与瓦斯突出的防治工作存在盲目性等现象,提出采用层次分析法和模糊综合评判法,预测神仙坡煤矿工作面的突出危险等级,将突出程度划分为叁个等级,对煤与瓦斯突出矿井的管理具有一定的指导意义。(本文来源于《煤》期刊2009年07期）
赵旭生,于不凡,马代辉[9]（2000）在《煤与瓦斯突出矿井危险等级划分方法》一文中研究指出运用模糊综合评判方法，采用反映矿井突出危害性和突出危险性的１２项指标，把突出矿井划分为严重突出矿井、中等突出矿井和较弱突出矿井叁个等级。实际分级结果表明，这一分级指标和方法是可行的。(本文来源于《矿业安全与环保》期刊2000年02期）
突出危险等级论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
建立了煤与瓦斯突出危险程度多因素指标的评价模型,利用层次分析法确定了指标权重,在此基础上利用灰色关联分析法求出突出样本与各危险等级参考样本的贴近度,按最大贴近度确定参评样本的危险等级。实证分析表明将层次分析和灰色关联分析相结合得出的危险等级评价与煤层的实际情况较符合,有一定借鉴意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
突出危险等级论文参考文献
[1].陈建平,董军,吕相伟.基于PCA-Fisher判别分析模型的煤与瓦斯突出危险等级预测方法研究[J].矿业安全与环保.2018
[2].王江荣.基于层次分析和灰色关联分析的煤与瓦斯突出危险等级评价[J].煤.2017
[3].刘海波,殷越,艾永乐.基于D-S证据理论的瓦斯突出危险等级评判策略[J].济南大学学报(自然科学版).2017
[4].薛慧君,旭日.基于模糊神经网络和D-S证据理论的煤矿瓦斯突出危险等级评判研究[J].煤炭技术.2016
[5].王江荣,文晖,张克功,罗资琴.基于极大似然估计的logistic回归模型在煤与瓦斯突出危险等级评价中的应用[J].煤.2015
[6].刘海波,董玉杰,王福忠.基于模糊神经网络的煤矿瓦斯突出危险等级评判策略研究[C].第24届全国煤矿自动化与信息化学术会议暨第6届中国煤矿信息化与自动化高层论坛论文集.2014
[7].张天军,苏琳,乔宝明,马咪娜.改进的层次分析法在煤与瓦斯突出危险等级预测中的应用[J].西安科技大学学报.2010
[8].高敏.煤与瓦斯突出危险等级预测[J].煤.2009
[9].赵旭生,于不凡,马代辉.煤与瓦斯突出矿井危险等级划分方法[J].矿业安全与环保.2000
论文知识图
