声明
致谢
第一章 绪论
1.1 选题背景与研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 粗糙集理论属性约简研究现状
1.2.2 支持向量机研究现状
1.2.3 采空区危险性研究现状
1.3.1 研究的主要内容
1.3.2 研究思路
第二章 基于改进信息熵的粗糙集约简理论研究
2.1引言
2.2 粗糙集理论概述
2.2.1 论域的基本内容分析
2.2.2 核与属性约简
2.3 基于改进的信息熵的属性约简算法分析
2.3.1属性约简的算法
2.3.2基于改进的信息熵算法原理及步骤
2.3.3属性约简算例分析
2.4本章小结
第三章 支持向量机与粒子群参数优化研究
3.1引言
3.2 统计学习理论的风险分析
3.2.1机器学习的原理及一般问题
3.2.1 VC维理论和结构风险最小化原则
3.3 支持向量机的最优分类原理
3.3.1最优分类超平面
3.3.2 支持向量机的二分类函数构建
3.4 基于粒子群算法的参数优化
3.5 本章小结
第四章 基于改进的RS-SVM的采空区危险程度评价
4.1 引言
4.2工程概况
4.3 采空区危险程度判识与分析
4.3.1 安全稳定性评判指标的确定
4.3.2 样本数据选择与处理
4.3.3 采空区危险程度判识模型的构建
4.3.4 危险性预测分析
4.4 本章小结
第五章 潜在安全隐患较大空区稳定性数值模拟分析
5.1引言
5.2 计算模型与方案设计
5.2.1 基于3D激光扫描的空区轮廓扫描
5.2.2 计算模型与参数
5.2.3 计算方案设计
5.3 采空区稳定性分析
5.3.1 主应力场分布特征
5.3.2 变形与位移分布特征
5.3.3 塑性区分布特征
5.4 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况
合肥工业大学;
