图书介绍
矿井安全非线性动力学评价PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 施式亮，王海桥著 著
- 出版社： 北京：煤炭工业出版社
- ISBN：7502020071
- 出版时间：2001
- 标注页数：222页
- 文件大小：8MB
- 文件页数：239页
- 主题词：矿山安全(学科: 非线性力学 学科: 动力学 学科: 评价) 矿山安全 非线性力学 动力学
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图书目录
第一章 绪论1
第一节 安全评价中的几个基本概念及其相互关系5
一、安全与危险5
二、安全与事故8
三、事故与隐患10
四、安全、危险、事故、隐患之间的关系11
五、安全评价12
六、安全预测14
第二节 安全评价的研究与应用15
一、国外的研究和应用背景15
二、国内的研究与应用概况19
第三节 安全评价的意义及研究内容、方法21
一、安全评价的意义21
二、安全评价研究的内容和方法22
第二章 煤矿安全评价现状及评价方法的选择24
第一节 我国煤矿安全现状及提高安全管理水平的途径24
一、我国煤矿安全现状及落后的原因24
二、安全管理的意义和作用25
三、提高煤矿安全管理水平的途径27
第二节 我国工业安全评价的现状及其发展趋势28
一、工业安全评价的现状28
二、工业安全评价的发展趋势31
第三节 现有煤矿安全评价中存在的若干问题32
—、煤矿井下灾害系统的结构特点33
二、煤矿生产过程安全评价的目的和关键问题35
第四节 现有安全评价方法分析及综合安全评价方法的选择依据37
一、安全评价方法分析37
二、国内外煤矿安全评价方法综述41
三、综合评价方法的选择依据44
第三章 人工神经网络技术及其在安全评价中的适应性46
第一节 人工神经网络的研究与发展概况50
第二节 人工神经网络的能力56
一、神经网络的存储能力56
二、神经网络的计算能力58
三、人工神经网络的基本特性59
第三节 人工神经网络的应用领域62
第四节 人工神经网络理论研究和应用的若干问题65
一、人类的知识表达方式及其哲学内涵65
二、生物神经系统给人工神经网络研究和应用的启示69
三、全局优化方式的哲学思考71
四、人工神经网络技术未来展望74
一、传统的矿井事故系统分析方法存在的问题75
第五节 神经网络在矿井安全评价中的适应性分析75
二、非线性动力学安全评价模型所解决的问题76
第四章 矿井安全分析模型及安全评价指标体系78
第一节 事故致因理论78
一、事故频发倾向论78
二、事故因果连锁论79
第二节 安全分析方法81
一、经验分析方法82
二、事故树(FTA)分析方法82
三、事件树(ETA)分析方法83
四、因果分析法83
五、人的因素分析方法83
第三节 安全分析模型84
一、事故与人—机—环境系统及其功能目标的架构关系84
二、以人为本的人—机—环境系统分析方法85
三、安全分析模型86
第四节 评价指标体系的建立87
一、安全评价指标体系建立的原则88
二、安全评价指标体系的结构及评价指标的确定90
第五节 安全评价模型的建立97
一、静态与动态安全评价模型97
二、安全评价模型确定的基本思想97
第五章 非线性灰色系统安全评价模型及应用99
第一节 灰色系统概述100
第二节 灰色关联评价模型100
—、灰色关联评价的方法和步骤101
二、灰色评价模型中分辨系数p取值区间的理论分析103
第三节 评价实例107
第四节 评价模型及其结果分析110
第一节 人工神经网络的基本结构和模型112
第六章 基于神经网络的非线性动态评价模型112
—、人工神经元的模型113
二、激活转移函数114
三、单层神经元网络模型结构116
四、多层神经网络模型结构118
五、反馈网络119
第二节 典型的神经网络模型120
一、感知器模型121
二、自适应线性网络模型123
第三节 反向传播网络(BP网络)125
一、BP网络模型与结构125
二、BP网络的算法推导126
三、BP网络误差反向传播的流程图与图形解释128
四、BP网络的设计和训练129
一、附加动量方法135
第四节 BP神经网络评价模型功能的改善方法135
二、误差函数的改进136
三、自适应学习速率的调整137
第七章 基于神经网络的非线性安全评价系统139
第一节 用于安全评价问题求解的神经网络设计140
一、网络结构设计140
二、评价网络模型训练过程的监控142
第二节 矿井安全评价模型评价能力的训练144
一、网络训练样本输入数据的初始化方法144
二、网络训练样本数据和待评矿井安全数据的准备144
三、网络训练过程及其结果160
第三节 评价结果162
第四节 网络训练的知识获取163
第八章 矿井安全非线性预测模型及应用174
第一节 安全预测的方法175
第二节 矿井安全预测的基本原则177
第三节 矿井安全预测的数学模型178
一、回归预测模型178
二、自回归预测模型179
三、灰色数据序列预测模型180
四、时间序列的人工神经网络安全状态预测模型184
第四节 非线性安全预测模型的应用190
一、非线性灰色预测模型的应用190
二、人工神经网络安全预测模型的应用193
三、结论200
附录一 矿井安全评价原始数据采集表201
附录二 矿井安全评价指标体系定量指标划分标准204
参考文献213