文档介绍：论文编号:——硕士学位论文安徽理工大学基于改进神经网络的煤矿安全评价研究◆婴挂亚笪理型堂皇王猩厶力童沤筐理导师姓名:杨左麴援塞邀堡王太堂王佳坦塾拯作者姓名:熟专业名称:研究方向:导师单位:答辩委员会主席:论文答辩日期:年月日安徽理工大学研究生处年月日、、中图分类号:学科分类号:鲮密级:公珏●循
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学位论文作者签名:—丑鲰日期:巡年』月』日学位论文作者签名:亚锨签字日期:加/埠日独创性声明学位论文版权使用授权书签字日期:加/年∥月杉日塞邀垄王太堂本学位论文作者完全了解塞邀理王太堂有保留、使用学位论文塞邀理王太堂一。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权安徽理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难论文在解密后适用本授权书导师签名:▲’,
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摘要分类号:;我国既是产煤大国又是煤炭消费大国,煤炭生产行业的安全状况却非常严峻,除交通行业外,煤炭行业事故最多、占国内工业死亡人数%以上,煤矿安全问题受到社会各界的普遍关注。及时、准确、有效的煤矿安全评价对煤炭行业的从业人员、煤矿企业以及社会的稳定都有好处。本文阐述了国内外安全评价理论和技术的研究情况,在分析了煤矿生产中常见的危险源之后,建立了一系列煤矿安全评价指标,并利用实际数据得出了一个精度符合要求的评价模型。本文综述了国内外煤矿安全评价理论和技术的研究现状,并分析了定性评价和定量评价的优缺点,在论述了我国煤矿安全现状的基础之上,说明了煤矿安全评价的重要性。人工神经网络是对人脑的抽象和模拟,通过归纳学习的方式自适应修改各神经元之间的连接权值,是反映人脑结构及功能的一种数学模型。具有良好的自适应性、自组织性和强大的学习、联想能力。在人工神经网络的基础之上,详细介绍采用了误差反向传播算法的网络。分析了传统神经网络算法的缺陷,为了克服网络收敛速度慢和学习过程中容易达到局部极小值的缺点,本文运用了引入陡度因子、增加动量项和自适应学习速率来解决这一问题。最后,分析了煤矿生产过程中常见的危险源和主要影响煤矿安全的灾害因子,建立了煤矿安全评价模型,针对传统煤矿安全评价中算法的缺点提出了改进型的算法,利用械纳窬绻ぞ呦洌⒘嗣嚎蟀踩兰壑副偻蚨炙劳雎的三层网络模型,借助全国煤矿行业百万吨死亡率的实际数据完成了应用研究,最终的评价结果与实际数据基本一致。图表参关键词:煤矿安全评价:人工神经网络;神经网络;●▲
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录目声摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.髀邸研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯煤矿安全评价的意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..斯ど窬缋砺邸人工神经网络的基本原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..网络模型与结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯神经网络学习算法介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一贛ぞ呦涞腂窬缟杓啤简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.中的神经网络工具箱⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯利用中的神经网络工具箱设计网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一工具箱中的神经网络结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯网络工具箱中图形用户界面的功能⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯~利用匝盗饭痰募嗫亍本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.嚎蟪<O赵春兔嚎蟀踩兰壑副晏逑怠煤矿常见危险源⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯安徽理工大学硕士学位论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.簟≯一,,