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熵权支持向量机在煤矿安全评价中的应用研究

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熵权支持向量机在煤矿安全评价中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
插图或附表清单第12-13页
引言第13-14页
1 绪论第14-26页
  · 研究背景和意义第14-18页
    · 研究背景第14-16页
    · 研究的必要性第16-17页
    · 研究意义第17-18页
  · 安全评价的几个基本概念第18-20页
  · 国内外研究现状第20-24页
    · 国外煤矿安全评价研究现状第20-21页
    · 我国煤矿安全评价研究现状第21-22页
    · 传统的安全评价方法及存在的问题第22-24页
  · 本文研究思路和基本方法第24-25页
  · 本文的创新点第25-26页
2 煤矿安全评价指标体系研究第26-39页
  · 煤矿安全生产分析原理第26-29页
    · 事故致因理论第26-27页
    · 安全评价原理第27-29页
    · 煤矿生产系统分析方法第29页
  · 建立煤矿安全评价指标体系的意义第29-30页
  · 煤矿安全评价指标体系的建立第30-31页
    · 指标及指标体系第30页
    · 煤矿安全评价指标的选取原则第30-31页
  · 煤矿安全评价指标体系第31-39页
    · 煤矿安全评价指标体系的结构第31-35页
    · 煤矿安全评价指标量化第35页
    · 煤矿安全评价指标的赋权方法第35-39页
3 支持向量机基础理论第39-47页
  · 统计学习理论第39-41页
    · VC维第40页
    · 结构风险最小化原理第40-41页
  · 最优分类超平面第41-42页
  · 支持向量分类机第42-45页
    · 线性支持向量分类机第42-44页
    · 非线性支持向量分类机第44-45页
  · 核函数及参数的选取第45-47页
4 熵权支持向量机的煤矿安全评价模型应用研究第47-57页
  · 建立基于熵权的支持向量机评价模型第47-51页
    · 数据处理阶段第47页
    · 输入数据文件准备阶段第47-48页
    · SVM训练和测试阶段第48-50页
    · 查看输出结果阶段第50-51页
  · 基于熵权的支持向量机评价模型的优势第51-52页
  · 煤矿安全评价模型的训练第52-55页
    · 样本输入数据准备第52-53页
    · SVM训练过程及结果第53-55页
  · 评价结果第55-57页
结论第57-59页
参考文献第59-63页
附录第63-69页
致谢第69-70页
作者简介及读研期间主要科研成果第70页

本篇论文共70页,点击这进入下载页面
 
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