礦山瓦斯災(zāi)害神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)理論與方法

定　價(jià)：￥30.00

作　者：	戴洪磊等著
出版社：	地震出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	安全科學(xué)

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ISBN：	9787502835217	出版時(shí)間：	2011-10-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	111	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《礦山瓦斯災(zāi)害神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)理論與方法》首先介紹了世界各國(guó)礦山瓦斯災(zāi)害的發(fā)生現(xiàn)狀，綜述了當(dāng)前國(guó)內(nèi)外對(duì)瓦斯災(zāi)害機(jī)理成因研究和預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)工作的相關(guān)研究進(jìn)展。其次論述了當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘和空間數(shù)據(jù)挖掘的概念、挖掘的知識(shí)類型和挖掘的技術(shù)方法等，尤其討論了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的特點(diǎn)、獨(dú)特性及其預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)功能。然后，詳細(xì)探討了人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在礦山瓦斯災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)工作中的應(yīng)用問(wèn)題。最后，總結(jié)了《礦山瓦斯災(zāi)害神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)理論與方法》中的主要研究成果，并給出了該領(lǐng)域中需要進(jìn)一步研究的問(wèn)題和方向。《礦山瓦斯災(zāi)害神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)理論與方法》可供從事地理信息系統(tǒng)、空間數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)研究、礦山瓦斯災(zāi)害預(yù)測(cè)等理論研究和應(yīng)用開(kāi)發(fā)的科研和技術(shù)人員、管理人員，以及大專院校師生參考。

作者簡(jiǎn)介

　　戴洪磊，教授，山東省2010年海外引進(jìn)高層次人才，泰山學(xué)者。2001年起在山東科技大學(xué)從事教學(xué)和科研工作，2003年起在美國(guó)國(guó)家海洋和氣象管理局東北漁業(yè)科學(xué)中心任研究員。主要研究領(lǐng)域包括GIS數(shù)據(jù)質(zhì)量、空間數(shù)據(jù)挖掘、海洋GIS等，已發(fā)表論文30余篇，出版專著2部，主持并參與國(guó)家自然科學(xué)基金3項(xiàng)，科技協(xié)作項(xiàng)目多項(xiàng)。

圖書目錄

第1章　緒論
　1.1　煤瓦斯突出概況
　1.2　瓦斯突出研究現(xiàn)狀
　1.3　瓦斯突出預(yù)測(cè)方法的研究概況
　1.4　煤與瓦斯突出機(jī)理研究進(jìn)展
　1.5　我國(guó)煤礦瓦斯災(zāi)害研究概況
　1.6　本章小節(jié)
第2章　數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)
　2.1　數(shù)據(jù)挖掘
　2.2　空間數(shù)據(jù)挖掘
　2.3　本章小節(jié)
第3章　神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)簡(jiǎn)介
　3.1　神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的概念與特點(diǎn)
　3.2　神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)展概況
　3.3　神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域
　3.4　神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
　3.5　神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在各領(lǐng)域預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究
　3.6　BP算法
　3.7　本章小節(jié)
第4章　礦山瓦斯空間數(shù)據(jù)庫(kù)的建立
　4.1　礦井瓦斯
　4.2　瓦斯空間數(shù)據(jù)庫(kù)
　4.3　本章小節(jié)
第5章　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)瓦斯災(zāi)害預(yù)測(cè)模型的建立及應(yīng)用分析
　5.1　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)瓦斯災(zāi)害預(yù)測(cè)模型的建立
　5.2　自適應(yīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)瓦斯災(zāi)害預(yù)測(cè)模型的建立
　5.3　彈性BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)瓦斯災(zāi)害預(yù)測(cè)模型的建立
　5.4　擬牛頓算法BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的建立
　5.5　LM算法BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的建立
　5.6　本章　小結(jié)
第6章　總結(jié)與展望
　6.1　回顧總結(jié)
　6.2　研究展望
參考文獻(xiàn)