煤礦災(zāi)害事故的頻繁發(fā)生嚴(yán)重危害著人民生命安全和國家公共財(cái)產(chǎn)。對(duì)煤礦災(zāi)害事故進(jìn)行預(yù)警,能夠?yàn)槊旱V災(zāi)害事故的發(fā)生提供救援方案以減少損失。針對(duì)現(xiàn)有方法缺乏對(duì)煤礦災(zāi)害各類事故預(yù)警問題的研究,通過對(duì)預(yù)警方法的分析,結(jié)合煤礦災(zāi)害事故的特點(diǎn)和致災(zāi)因素,本文提出了基于案例推理的煤礦災(zāi)害事故預(yù)警方法。通過框架表示法將煤礦災(zāi)害事故調(diào)查報(bào)告按事故類別表示成案例推理需要的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),并在此基礎(chǔ)上建立煤礦災(zāi)害事故案例庫。將框架表示得到的屬性分為四類,并給出相應(yīng)的屬性相似度計(jì)算方法;由于各個(gè)屬性對(duì)事故發(fā)生的影響程度不同,故采用遺傳算法對(duì)屬性的權(quán)重值進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化;結(jié)合當(dāng)前事故案例的類別,并根據(jù)調(diào)整權(quán)重值對(duì)各個(gè)屬性相似度進(jìn)行賦權(quán),采用最近鄰算法計(jì)算當(dāng)前事故案例與案例庫中歷史案例的全局相似度。選取全局相似度高的案例作為當(dāng)前案例的匹配案例并從案例庫中提取匹配案例的預(yù)警方案作為當(dāng)前案例的參考預(yù)警方案,若無全局相似度高的歷史案例則需進(jìn)行案例修改并保存�；谏鲜隼碚摲椒�,本文研發(fā)了可對(duì)各類煤礦災(zāi)害事故進(jìn)行預(yù)警的煤礦災(zāi)害事故預(yù)警系統(tǒng),設(shè)計(jì)了系統(tǒng)整體框架結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)了案例表示、分類檢索和案例學(xué)習(xí)等功能。根據(jù)煤礦災(zāi)害事故的分類對(duì)水害事故...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
第二章 煤礦災(zāi)害事故預(yù)警方法
    2.1 預(yù)警方法
        2.1.1 基于規(guī)則推理
        2.1.2 基于案例推理
        2.1.3 基于模型推理
    2.2 方法分析
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于案例推理的預(yù)警設(shè)計(jì)
    3.1 煤礦災(zāi)害事故預(yù)警流程
    3.2 基于框架的煤礦災(zāi)害事故案例表示
        3.2.1 煤礦災(zāi)害事故數(shù)據(jù)收集
        3.2.2 煤礦災(zāi)害事故框架表示
        3.2.3 煤礦災(zāi)害事故案例庫構(gòu)建
    3.3 基于最近鄰算法的相似度計(jì)算
        3.3.1 文本類型屬性相似度計(jì)算
        3.3.2 枚舉類型屬性相似度計(jì)算
        3.3.3 數(shù)值類型屬性相似度計(jì)算
        3.3.4 模糊數(shù)類型屬性相似度計(jì)算
        3.3.5 全局屬性相似度計(jì)算
    3.4 基于遺傳算法的屬性權(quán)重調(diào)整
        3.4.1 遺傳算法基本概念
        3.4.2 遺傳算法原理
        3.4.3 屬性權(quán)重調(diào)整
    3.5 煤礦災(zāi)害事故案例學(xué)習(xí)
    3.6 本章小結(jié)
第四章 系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用
    4.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架
    4.2 系統(tǒng)主要功能
    4.3 實(shí)例應(yīng)用與分析
        4.3.1 水害事故預(yù)警
        4.3.2 瓦斯事故預(yù)警
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
作者及導(dǎo)師簡介
附件



本文編號(hào)：4009544