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神经网络与遗传算法在煤矿智能监控系统中的预测模型研究
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神经网络与遗传算法在煤矿智能监控系统中的预测模型研究
论文目录
 
第一章 序言第1-16 页
　　· 问题的提出第8-9 页
　　· 当前煤矿安全监控系统的现状与存在的问题第9-10 页
　　　　· 煤矿安全监控系统现状第9-10 页
　　　　· 现有监控系统存在的问题第10 页
　　· 煤矿安全监控预测的研究进展第10-13 页
　　　　· 国内外煤矿安全监控预测研究综述第10-12 页
　　　　· 各预测方法的局限性第12-13 页
　　· 主要研究内容和研究思路第13 页
　　参考文献第13-16 页
第二章 人工神经网络与遗传算法第16-29 页
　　· 人工神经网络第16-23 页
　　　　· 人工神经网络的基本概念第16-17 页
　　　　· 误差反向传播(BP)神经网络及其特点第17-20 页
　　　　　　· BP网络结构及其学习算法第18-20 页
　　　　　　· BP网络的优缺点第20 页
　　　　· 径向基函数(RBF)神经网络及其特点第20-23 页
　　　　　　· RBF网络结构及其学习算法第21-22 页
　　　　　　· RBF网络的特点第22-23 页
　　　　· 人工神经网络的应用第23 页
　　· 遗传算法第23-26 页
　　　　· 遗传算法的基本原理和步骤第24-25 页
　　　　· 遗传算法的特点第25-26 页
　　· 基于遗传算法的人工神经网络的应用综述第26-28 页
　　参考文献第28-29 页
第三章 煤矿智能监控系统的动态预测第29-36 页
　　· 煤矿智能监控系统的安全监测参数第29-30 页
　　· 安全预测第30-35 页
　　　　· 人工神经网络预测的基本方法第31-33 页
　　　　· BP神经网络的设计要素第33-35 页
　　参考文献第35-36 页
第四章 系统设计及算法实现第36-46 页
　　· 系统设计第36-41 页
　　　　· 系统总体构造第36-37 页
　　　　· 系统预算第37-39 页
　　　　　　· 系统指标第37 页
　　　　　　· 上升时间预算和光源选择第37-38 页
　　　　　　· 功率预算第38-39 页
　　　　· 监控系统第39-40 页
　　　　· 学习系统第40-41 页
　　· 算法实现第41-45 页
　　　　· 神经网络建模第41-42 页
　　　　· 遗传算法实现第42-45 页
　　参考文献第45-46 页
第五章 数值仿真结果分析及软件智能管理第46-55 页
　　· 样本分析及数据预处理第46 页
　　· MATLAB仿真结果与分析第46-49 页
　　· 软件智能化管理第49-54 页
　　参考文献第54-55 页
第六章 总结与展望第55-56 页
攻读硕士学位期间的学习情况第56-57 页
致谢第57页

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