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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,
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。
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