一、模糊判别在采煤工作面顶板分类中的应用（论文文献综述）
郭嗣琮,秦书玉[1]（1983）在《模糊判别在采煤工作面顶板分类中的应用》文中研究表明在文〔1〕中,笔者提出了判别因子为语言变量的模糊判别模型.本文旨在对煤矿（?）采工作面顶板分类中应用模糊判别分析,建立顶板分类的数学模型.该模型类似于人的自然语言描述,直观地刻划了各类顶板的不同特征.当判别因子是对于母体相关的有序语言变量情形时,本文给出了这种情形时的完备判别函数组的一个构造方法.
蔡煜东,宫家文,姚林声[2]（1994）在《采煤工作面顶板分析的人工神经网络方法》文中研究表明提出采煤工作面顶板分析的人工神经网络方法，并选取一组标样作为研究对象，识别成功率达１００％。结果表明，该方法性能良好，可望成为顶板分类的有效的辅助手段。
吕文玉[3]（2010）在《薄煤层采煤方法优选与工作面长度优化研究》文中研究表明薄煤层开采是目前我国煤炭行业面临的重大课题,而薄煤层采煤方法的合理选择和工作面长度的优化,不仅可以增加工作面产量,还可以降低吨煤成本和提高工效。薄煤层采煤方法的合理选择受到地质条件、设备水平和人员管理水平等的影响。本文针对薄煤层开采的特点,建立了基于人工神经网络的薄煤层采煤方法选择专家系统。并且使用BP神经网络的改进算法“自适应学习法”进行网络训练,预测出薄煤层的采煤方法和工作面单产以及工效。本文进一步深入研究了薄煤层综采工作面长度优化的问题,利用数学模型,对影响薄煤层综采工作面长度优化的参数进行分析,揭示出薄煤层综采工作面长度影响参数的变化与工作面最优长度变化之间的规律。
郭嗣琮,秦书玉[4]（1992）在《采矿工程中的模糊数学方法（Ⅱ）——逻辑特征判别与模式识别》文中研究说明本文首先介绍模糊逻辑特征判别分析,它是研究对象特征尚未被认识清楚条件下,利用观测数据来推断对象的自然语言表述形式的方法;其次介绍了模糊模式识别的直接法和间接法,讨论了多因素模糊模式识别及概率模式的建立等问题;最后给出了一个模式识别在采矿工程中应用的实例.
郭嗣琮[5]（1983）在《模糊判别》文中进行了进一步梳理文本提出的模糊判别是讨论判别因子为语言变量情形,判别因子水平表述为相应论域上模糊子集的分类问题.当母体明确时即观测样品对母体的从属关系是明确的),以最大隶属原则作为判别准则.判别函数fk由样品论域（?）上模糊子集（因子水平）取有限次并、交、补运算构成,从而将研究对象的分类建立在自然语言分析的基础之上.本文还对不明确母体的判别问题提出了一个数学模型.
陈孝国[6]（2016）在《模糊软集决策理论扩展研究及其在矿业工程中的应用》文中提出多属性决策理论是解决管理科学众多问题的重要理论基础之一,常见的多属性决策方法包括区间数理论、模糊集理论、灰色系统理论、概率论、粗糙集理论和集对分析等。然而,随着社会的发展,许多问题背景越来越复杂,采用上述决策方法已经无法得到满意的解答。因此,Molodtsov提出了软集理论,软集主要是以属性参数为研究对象,有效克服了其它决策方法中参数化不够灵活的缺点。由于参数设置具有无约束性的优势,所以自软集被提出以来,它的扩展研究得到了广泛关注,陆续提出了模糊软集、直觉模糊软集、区间模糊软集和三角模糊软集等,并在经济、管理、军事和环境中得到了广泛应用。但是仍然存在一些问题,比如软集相应扩展研究还不够完善,同时在矿业工程等其它领域应用还较少。本文以军金原煤有限责任公司拟建矿井（资源整合）为工程背景,充分考虑到矿井建设过程中涉及影响因素较多,且数据普遍具有一定的模糊性、隐蔽性和复杂性,同时还可能存在缺失信息等情况。因此,在收集整理军金煤矿相关建设资料后,借助MATLAB7.0软件进行数据处理及作图对比分析,并采用模糊软集、混合型软集、直觉模糊软集熵及其扩展研究成果陆续对军金煤矿投资风险、项目投资方案、采煤设备供应企业优选和通风系统方案优选等决策问题进行系统研究。主要完成了如下几方面的工作:1、军金煤矿建设背景资料整理分析（1）通过搜集、整理及分析军金煤矿建设资料,得到了矿井建设规模及主要技术方案、投资资金来源及落实情况。并分别从煤矿资源条件和煤矿建设条件两个方面对该矿井项目建设影响因素进行分析,指出矿区煤层贮存条件复杂,共分5层,采煤可做动力煤、发电用煤、练油及气化用煤。矿区属中温带大陆性季风气候,矿井一般涌水量在30m3/h,相对瓦斯涌出量为4.14m3/t,绝对涌出量为0.2331m3/min,属低瓦斯矿井。同时该矿井周边交通便利,外部运输条件较好,且资源整合矿井建设也符合国家关于推进煤矿企业兼并重组的工作意见。（2）从项目估算与资金筹措、原煤生产成本、盈利能力及不确定性等方面对军金煤矿项目财务情况进行了分析,结果表明工程建设投资计算依据可靠,建设资金全部来源于企业的以往经营利润,原煤单位生产成本为201.05元,年平均利润可达3203.95万元,虽然存在一定的不确定性,但抗风险性较强。2、不完整信息下的直觉模糊软集群决策方法及其在煤矿投资风险中的应用（1）系统介绍了软集、模糊软集、直觉模糊软集的概念,并分析了直觉模糊数的得分值函数、精确度函数、加法、数乘运算及加权平均算子公式等。在已有模糊软矩阵的基础上提出了直觉模糊软矩阵的概念,并给出了直觉模糊软矩阵间的加法、数乘、距离和集成运算公式,同时规定了序。（2）通过对现有决策方法的分析,指出不完整信息下的软集决策方法（所有可能选择值的平均权重法和简单概率法）的不足,即所有可能选择值的平均权重法计算量较大,且当添加或减少参数、添加或减少对象时所有的选择值都必须重新计算。虽然简单概率法避免了上述缺陷,并充分利用了已有的计算结果,但填补值仅仅是利用其中概率值取1对应部分数据的信息进行填补,同时也没有考虑填补值的准确性。（3）将软集决策中缺失数据的填补方法在模糊软集上进行推广。首先把不同参数下的信息集分为完整信息集和不完整信息集两类,并提出已有数据在不同参数下出现的概率求解公式,经研究得到了选择值加权求和法和简单数学期望法,并采用数学归纳法证明了这两种填补后决策结果是等价的,同时研究表明,简单数学期望法要优于选择值加权求和法。决策时,可以通过简单数学期望法对不完整信息进行填补,使得决策系统完备化。然后进一步研究填补值的合理性和有效性,为有效降低填补过程给决策系统带来的偏差,提出采用证据理论中的信任折扣思想建立填补值的修正模型。最后建立了不完整信息下的模糊软集决策模型,该决策模型中采用模糊软集熵理论来确定不同决策者和参数的权重,并提出了集成运算公式,最后给出群决策步骤。（4）关于不完整信息下的直觉模糊软集群决策问题,首先探讨不完整信息的确定方法,将不同参数下的信息集分为完整信息集和不完整信息集两类,并给出缺失数据对应的隶属度和非隶属度在不同参数下出现的概率求解公式,从而得到类似简单数学期望法的缺失数据填补方法。考虑到填补值仅仅是将系统完备化,而没有分析其值对系统优劣的影响,因此采用证据理论和效用理论对填补值进行修正,提出以直觉模糊数为填补类型值的基本概率分配值求解公式,运用信任折扣的思想完成对填补值不确定性的有效度量,从而达到填补值修正、降低系统决策偏差的目的。决策模型中,决策者的权重按照与平均偏好直觉模糊软集决策矩阵距离越小,而权重越大的原则确定,参数的权重由文中提出的直觉模糊软集熵度量确定。按照直觉模糊集集成运算得到每个对象对应的直觉模糊数,并依据得分值越大越优的原则进行排序决策。（5）针对军金煤矿项目投资进行风险分析。分别从矿井的内部条件和外部条件对该项目进行论述。最终构建了由自然条件与技术风险、生产经营与财务风险以及市场与政策风险等3个因素作为一级指标,储量及工程条件、自然环境风险、资源风险、外部协作条件、工程风险、生产经营风险、财务风险、国际煤炭市场、国内煤炭市场和政策风险等10个因素作为二级指标的军金煤矿投资风险评估指标体系。（6）利用不完整信息下的直觉模糊软集群决策方法对军金煤矿投资风险进行了实际分析,根据军金煤矿实际情况,风险评价结果假定有风险低、风险适中、风险较高和风险高等4种,由3名专家分别从自然条件与技术风险、生产经营与财务风险和市场与政策风险等三个方面进行评价。决策结果表明军金煤矿项目投资风险评价为风险低。研究表明,引入直觉模糊数更加符合实际工程背景,采用证据理论和集成运算提高了决策结果的可靠性。3、混合型软集决策模型及其在军金煤矿项目投资方案优选中的应用（1）介绍了区间直觉模糊集的概念和加权平均算子,并在此基础上提出了综合考虑隶属度区间、非隶属度区间及犹豫度区间的距离公式及期望值公式。（2）通过查阅大量文献,对包含区间直觉模糊数的混合型决策问题进行了分类研究,指出现有决策方法的不足,即数据转化信息损失问题,决策过程多以静态为主。针对这些不足,本文研究了由区间值、语言型和区间直觉模糊数构成的混合型软决策模型,提出将混合型评价软矩阵统一转化为区间直觉模糊软矩阵的思想,并给出了具体的转化公式。定义了区间直觉模糊数之间的距离和相似度公式,并通过决策者的偏好信息与整体偏好信息的距离及相似度确定了决策者权重。针对属性权重评价为语言型时,提出先将其转化为区间直觉模糊数再求期望值的方法确定权重。（3）针对现有决策模型中得分函数普遍没有考虑到犹豫度的影响,引入犹豫度转化率和支持度转化比率两个参数,提出了一种新的双参数得分函数,并证明了该得分函数满足若干优良性质。通过双参数的引入不仅实现了动态决策,而且使决策过程更加灵活、决策结果精度更高。同时,可以借助MATLAB7.0软件进行空间作图分析,直观的看到两个参数变化对决策结果的影响情况。（4）根据军金煤矿项目投资的特点,在充分考虑煤矿项目投资方案的投资回收期、投资利润率、投资报酬率及净现值,新建矿井的地质储量、煤矿的年生产能力及井田面积等影响,不同投资建设方案对所在城市的经济拉动情况、相关产业及环境的影响,以及能否获得国家政策和当地政府的大力支持等影响因素的基础上。构建了由资源因素、经济因素、政治因素、社会因素、生态因素及风险因素等六个方面组成的煤矿项目投资决策指标体系。（5）将混合型软集决策方法在军金煤矿项目投资方案优选中进行应用。实例分析表明,混合型软集决策模型更符合复杂工程背景下群决策的实际需要,集结运算及双参数得分函数的引入,保证了混合型群决策方法的动态性及决策结果的可靠性,同时该模型具有评价方式灵活,易于编程的优势。4、区间三角模糊软集理论及其在煤矿采煤设备供应企业选择中的应用（1）在详细介绍区间模糊软集和三角模糊软集定义后,提出了区间三角模糊软集的概念。并在给出规范区间三角模糊数定义的基础上,陆续探讨了交、并、加法及数乘的运算性质,确定了具体公式。研究表明,这些运算性质都能够保证规范区间三角模糊数运算的封闭性。（2）在区间三角模糊软集概念的基础上,进一步给出软子集、软父集、相等、“AND”、“OR”、补等定义,探讨了结合律、分配律及对偶律等运算性质并给出证明过程。（3）为丰富区间三角模糊软集的运算性质,提出了与经典集合有些类似,更加符合实际需要,且易于理解、便于推广应用的交、并、补等定义。在上述交、并、补的基础上,深入探讨了结合律、分配律及对偶律等相关性质,得到若干定理,并给出证明过程。（4）研究发现区间三角模糊软集与区间三角模糊软矩阵是等价的,为了提高模糊软集在实际应用中的可操作性,提出区间三角模糊软矩阵的概念,借助于矩阵论的相关知识可以将软集运算性质变得更加灵活、应用范围更加广泛。针对区间三角模糊软矩阵,为得到综合决策信息,探讨了集成运算方法,给出了参数权重已知的区间三角模糊软矩阵算数加权平均算子公式,并采用数学归纳法进行了严格证明。（5）考虑到不同时刻决策信息的价值是不同的,时间变量越是接近最后时刻它的重要性就越大,建立了指数衰减模型确定时间权重的方法,然后将不同时刻的区间三角模糊软矩阵按照集成运算公式进行集结,得到综合决策软矩阵。给出不同方案基于区间三角模糊软集的选择值和决策值求解公式。综合上述方法,建立了全面考虑时间变化的动态区间三角模糊软集决策模型,并给出决策步骤。（6）军金煤矿在建设过程中要陆续购置价值3724.84万元的各种设备,包括采煤机、可弯曲刮板输送机、单体液压支柱、乳化液泵站、掘进设备和通风设备等。如何选择采煤设备供应企业是一项值得研究的课题,现分别从设备质量及性价比、企业科技持续创新能力和售后服务三个方面对备选企业进行逐年考察,考察期设定为近三年,衰减系数取为?（28）5.0,将初始评价值带入模型进行决策分析。研究表明,由于考虑了时间变化的动态影响,使得模型更加符合实际、灵活性强,而集成运算进一步提高了决策结果的可靠性。同时,该模型还可以解决类似于煤矿采煤设备供应企业优选的相关矿业问题。5、直觉模糊熵和直觉模糊软集熵的改进及其应用研究（1）首先介绍了模糊熵和直觉模糊熵相关知识,然后指出直觉模糊熵度量要综合考虑直觉性和模糊性这两个方面的影响,其中犹豫度决定了直觉性,而隶属度与非隶属度的距离大小决定了模糊性。最后分别从仅描述直觉性、仅描述模糊性和同时描述直觉性和模糊性三个方面对直觉模糊集的熵度量进行分类研究并通过实例对比分析指出不足。（2）为直观的描述直觉模糊熵应该具备的性质,借助MATLAB7.0软件在三维空间中以点A（1,0,0）,点B（0,1,0）,点C（0,0,1）作出三角形平面,即为直觉模糊熵平面,（35）ABC中任意一个点都对应着一个直觉模糊数。由图形分析可以看出,新熵应满足,当直觉性相同时（犹豫度相等）,熵值随着模糊性增加而增大,也就是说在（35）ABC中任意作一平行于AB的直线,直线上的点越接近中点熵就越大;而当模糊性相同时（隶属度和非隶属度的距离值相等）,熵值也会随着直觉性增加而增大,也就是说在（35）ABC中任意作一平行于CD的直线,D为AB的中点,直线上的点越接近C点熵就越大。因此熵值只能在点C（0,0,1）处取得最大值。（3）进一步研究表明,直觉模糊熵中的模糊性和直觉性的作用是可以相互抵消的,基于此,提出等熵圆弧的概念,并构造出更加符合客观实际的直觉模糊熵度量公式,同时证明了新熵满足公理化定义的全部条件。算例对比分析表明,文中提出的两个新熵度量比已有熵度量的运算结果更加合理有效。（4）针对现有直觉模糊软集熵仅仅考虑了直觉性的问题,提出了新的直觉模糊软集熵公理化定义,该定义综合考虑了模糊性和直觉性对软集熵的影响,同时引出一个新的软集熵度量公式,并证明了该公式满足新公理化定义的所有条件。在软集熵度量的础上对参数熵问题进行了探讨,给出了具体求解算式。（5）在熵权理论的基础上,提出基于直觉模糊集的TOPSIS群决策模型。模型中专家权重按照评价信息越远离群体的平均评价值权重越小的原则确定,参数指标权重采用新的直觉模糊熵度量求解。专家权重确定后利用集成算子将各个专家信息进行合成得到综合信息矩阵。在综合矩阵中根据TOPSIS法确定正负理想解,将参数指标权重带入贴近度公式,按该值越大越优原则实现决策。最后给出决策步骤。（6）根据军金煤矿实际背景,初步确定采用中央并列式通风系统,机械抽出式通风方法,详细介绍了矿井风量计算依据及分配情况。经查阅相关资料,最终确定影响军金矿井通风系统的影响因素有风机联合运转台数、外部漏风量、通风机总功率、采区供风量、通风机风压及矿井通风等积孔等6项指标。将基于熵权理论的TOPSIS群决策方法在军金煤矿通风系统方案优选中进行应用,在4套矿井通风系统建设预案中选取最优方案。实例研究表明,该决策模型计算量相对较小、易于理解,便于矿井技术人员掌握,同时决策结果可为相关决策部门提供理论参考和建议。
施伟[7]（2015）在《煤层注水工程动态管理研究》文中认为煤炭是中国的重要基础性能源,煤炭生产是国民经济和社会发展的支撑产业。煤矿开采规模的日益增大以及相关生产活动的高速发展,造成煤矿生产的安全问题日益突出,亟待解决。采用切实有效的安全保障措施,进行科学合理的生产过程管理,是保障煤矿企业安全生产、提高煤炭企业经济效益的必要前提和有效途径。煤层注水技术是解决煤矿防尘、防治煤与瓦斯突出、防治冲击地压、防自燃以及提高顶煤冒放性等煤矿安全问题的有效措施之一。然而,煤层注水亦是一项受制于众多因素影响的复杂工程,煤层注水效益受煤层自身物理力学性质、埋藏深度、煤层空隙和裂隙程度、煤体空隙特征等诸多因素制约和影响,煤层注水的参数指标决定着注水工程的可施性和有效性。因此,分析煤层注水的影响因素指标,对煤层注水工程进行科学动态管理,是保障煤层注水工程有效实施、实现煤矿安全生产、提高煤炭企业经济效益最终目标的首要关键。在深入研究煤层注水基础理论及工程管理过程的基础上,以提高煤层注水安全经济效益为目标,以煤层注水影响因素为分析对象,着眼于煤层注水工程过程的动态管理,结合理论模型创新研究、应用系统设计构建、分析与实证相结合等方法,对煤层注水效益分析、注水过程动态管理、注水参数解算优化等进行了全面、系统地剖析和论证。希望对于提升煤炭企业的注水策略采纳积极性,保障企业安全投资的科学有效性,提高企业经济效益有所帮助。主要研究内容如下：（1）分析煤层注水效益的影响因素,选定必要因素指标,进行煤层的注水效益分级,针对不同注水效益级别制定相应的煤层注水决策,创建煤层注水效益分析模型,为煤炭企业的最终注水效益决策提供依据。（2）针对0-15m的煤层注水过程,构建参数可调趋优的煤层注水三维动态管理模型。通过管理模型实现对煤层注水工程参数的修正和优化、注水过程的动态描述,实现对煤层注水工程的科学管理和效益优化。（3）基于煤层注水效益分析模型、煤层注水动态管理模型,全面集成信息化理论和无线通信技术,构建了煤层注水动态管理信息系统。将煤层注水的效益分析、科学决策、信息采集、动态管理与优化充分有机结合于一体。（4）根据煤矿生产现场实际数据,通过煤层注水动态管理信息系统进行煤层注水效益分析模型、煤层注水动态管理模型的科学性和有效性的充分验证。进行待注煤层工作面注水效益预分析、工作面注水过程动态管理、煤层注水的参数优化等实证,验证所建模型和系统的正确性、科学性,及其对于煤层注水工程管理的实际指导意义。
霍昱名[8]（2021）在《厚煤层综放开采顶煤破碎机理及智能化放煤控制研究》文中指出随着我国矿业现代化进程的稳步推进,采矿装备的电气化带动了采矿技术的快速发展,开采规模也随之不断扩大。融合大数据、云计算、人工智能以及工业5G等新型信息技术的智能化采矿方法,不仅能达到“无人”矿井的行业目标,更成为保障我国能源安全与促进经济高质量发展的全新机遇。尽管信息化技术成熟度不断提高,综采放顶煤技术在我国经过四十余年的发展也已经取得明显进步,但智能化综放开采仍然存在一些问题亟待解决,主要体现在综放开采理论、技术与智能化开采实践联系不紧密、应用程度不高等方面。厚煤层综放开采智能化的关键是放煤过程的智能化,须在掌握顶煤破碎、放出规律的基础上,结合智能化探测、控制技术手段,建立智能化放煤控制体系。本文根据王家岭煤矿12309智能化建设工作面为背景,研究着眼于综放开采全过程,以顶煤采动应力场演化规律为切入点,揭示顶煤在综放开采过程中的破碎机理,阐明散体顶煤由后刮板输送机放出的放出特性,提出合理的放煤方法,为厚煤层智能化放煤的增产增效提供理论支撑。在理论分析的基础上,提炼实现智能化放煤所需的各项关键技术,并将其综合应用,为厚煤层智能化放煤的实现提供重要的技术支撑。得到的主要结论有:（1）基于主应力空间,研究了厚煤层综放开采过程中顶煤受力单元主应力场演化规律。利用有限差分数值模拟方法,考虑液压支架工作阻力对顶煤的支撑作用,阐明了高水平应力条件下顶煤主应力值变化及方向偏转特性,在此基础上将顶煤划分为原岩应力区、中间主应力升高区、应力显着升高区、应力峰后降低区及液压支架控顶区5个分区,得到了高水平应力条件下顶煤主应力驱动路径,为后续顶煤渐进破碎机理的研究提供了应力边界条件。（2）基于弹塑性力学理论,明析了描述顶煤应力状态的平均应力、偏应力及应力Lode角3个参数在综放开采中的演化过程,揭示了上述3个参数在各顶煤分区中的演化特性,基于高精度工业CT扫描技术,运用合成岩体（SRM）数值建模方法,重构了裂隙煤体三维数值模型,运用“有限差分-颗粒流”耦合数值方法,建立了“连续-非连续”耦合真三轴数值模型,在指定主应力边界条件下模拟了顶煤渐进破碎过程,阐明了试件裂隙发育迹线及破碎块度分布规律,实测了放落顶煤破碎块度分布特性,与数值模拟结果进行了类比分析,证明了数值方法可靠性,为后续散体顶煤运移及放出规律的研究提供了数据支撑。（3）基于“有限差分-颗粒流”耦合算法,建立了“连续-非连续”耦合综放开采数值模型,开发了“随机自由落体-逐步伺服夯实”的耦合建模方法,反演了综放开采从工作面设备安装至放煤稳定的全过程,得出了煤矸分界线形态演化的3个特性,并以此为依据改进了“Hook”函数,使之适于描述煤矸分界线形态,以改进的“Hook”函数对煤矸分界线形态进行了拟合,揭示了综放开采煤矸分界线形态从初次放煤到周期放煤的演化规律,将其演化历程分为了初采影响阶段、过渡放煤阶段和周期放煤阶段3个阶段,为后续基于智能化放煤控制技术的放煤工艺选择提供了顶煤位移边界条件。（4）将整个放煤过程划分为放煤开始前、放煤过程中及放煤结束后3个阶段,分析了各阶段内的智能化控制技术,包括:放煤开始前的顶煤厚度探测、采煤机惯导定位,放煤过程中的放煤机构精准监测控制、煤矸识别,放煤结束后的采出量实时监测。将上述智能化技术有机结合,建立了智能化放煤控制技术体系,从自感知、自学习、自决策及自执行4个层面,揭示了各智能化放煤控制技术的内在联系,最终构建了智能化放煤控制的基本结构,为后续智能化放煤工艺参数选择及实现智能化放煤控制提供了技术依据。（5）基于智能化放煤控制技术体系,以煤矸分界线演化特性研究结果为顶煤位移边界条件,改进了Bergmark-Roos理论,建立了周期放煤时间预测理论模型,提出了放煤口启停判别的综合判别方法,建立了包含多台液压支架的“有限差分-颗粒流”耦合数值模型,优化得出了适用于现阶段智能化综放工作面的合理放煤工艺参数,最终于王家岭煤矿12309工作面建立了智能化综放示范工作面,升级更新了工作面主要生产设备及组织关系,验证智能化放煤控制各项技术的可靠性,实现了较好的经济效益和社会效益。
郭嗣琮,秦书玉[9]（1993）在《采矿工程中的模糊数学方法（Ⅳ）模糊决策》文中指出本文介绍了模糊决策,其中包括优先比排序、多目标决策的综合评判法和适度决策法,并给出了一个应用实例。最后对模糊数学在采矿工程中应用的范围与前景做了简单地阐述。
文广超[10]（2009）在《基于GIS的矿井煤层底板突水预测系统研发》文中研究说明随着开采水平的延伸和开采范围的扩大,矿井生产向纵深发展,矿井水害的威胁越来越严重,矿井水文地质工作也越来越多地得到了人们的广泛关注。本文在充分熟悉矿井防治水工作流程、了解现场矿井防治水急需的技术及遇到的难题的基础上,经过广泛调研,将水文地质、地理信息系统、数学地质、人工智能、计算机等技术相结合,研究了影响矿井煤层底板突水的关键因素,有目的地搜集现场水文地质资料,基于SQL Server2000数据库平台建立了矿井水文地质基础数据库,基于SuperMap Deskpro建立了矿井水文地质图形库;对矿井水害预测模型、矿井水文地质数据管理与可视化、专家系统在矿井水害预测与治理中的应用、水源判别方法等问题进行了深入研究,在Visual Studio .NET 2003平台下,建立了基于GIS的矿井煤层底板突水预测系统。利用突水系数与趋势、残差分析相结合实现了突水危险性分区、掘进及回采工作面突水预测;利用BP神经网络,综合考虑构造、水源、水压、隔水层厚度等因素对煤层底板突水的影响,实现了突水点预测;应用人工智能技术,模拟专家思维方式,实现了掘进与回采工作面突水问题的预测功能。系统建成后,在平煤五矿进行了应用,取得了良好的效果。
二、模糊判别在采煤工作面顶板分类中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、模糊判别在采煤工作面顶板分类中的应用（论文提纲范文）
（3）薄煤层采煤方法优选与工作面长度优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 详细摘要 |
| Detailed Abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 课题的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外薄煤层采煤方法现状 |
| 1.2.2 基于神经网络专家系统国内外的现状 |
| 1.3 课题研究的内容 |
| 1.4 研究方案和技术线路 |
| 1.4.1 研究方案 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2.人工神经网络专家系统 |
| 2.1 人工神经网络技术 |
| 2.1.1 人工神经元 |
| 2.1.2 激活函数 |
| 2.1.3 人工神经网络学习方式 |
| 2.1.4 人工神经网络BP模型 |
| 2.1.5 BP算法的过程 |
| 2.1.6 BP算法存在的问题 |
| 2.2 专家系统 |
| 2.2.1 专家系统定义 |
| 2.2.2 专家系统的结构及功能 |
| 2.2.3 传统专家系统存在的问题 |
| 2.3 神经网络与专家系统特点 |
| 2.4 神经网络专家系统模式 |
| 2.5 神经网络专家系统的原理 |
| 2.6 神经网络专家系统的结构 |
| 2.7 神经网络专家系统的技术方法研究 |
| 2.7.1 知识表示 |
| 2.7.2 知识获取 |
| 2.7.3 推理技术 |
| 2.8 人工神经网络专家系统的实现方法 |
| 2.9 小结 |
| 3.神经网络薄煤层采煤方法选择专家系统的实现 |
| 3.1 地下采煤方法选择原则 |
| 3.2 神经网络薄煤层采煤方法选择专家系统的基本原理及结构 |
| 3.2.1 基本原理 |
| 3.2.2 基本结构 |
| 3.3 BP神经网络改进算法 |
| 3.4 薄煤层采煤方法选择的影响因素分析 |
| 3.4.1 煤矿地质条件 |
| 3.4.2 人为因素与技术装备水平 |
| 3.5 神经网络薄煤层采煤方法选择专家系统推理机制 |
| 3.5.1 一级推理 |
| 3.5.2 二级推理 |
| 3.5.3 三级推理 |
| 3.6 神经网络薄煤层采煤方法选择专家系统的实现 |
| 3.6.1 组建知识库 |
| 3.6.2 数据预处理 |
| 3.6.3 程序实现 |
| 3.6.4 检验结果 |
| 3.7 结果转化 |
| 3.8 本章小结 |
| 4.基于美国Beech Fork煤矿的薄煤层工作面长度优化研究 |
| 4.1 美国的煤炭开采形势 |
| 4.1.1 美国长壁综合机械化开采形势 |
| 4.1.2 肯塔基州煤炭开采形势 |
| 4.1.3 Beech Fork矿概况 |
| 4.2 影响薄煤层长壁工作面长度的地质因素分析 |
| 4.2.1 煤层厚度 |
| 4.2.2 煤层倾角 |
| 4.2.3 地质构造 |
| 4.2.4 围岩性质 |
| 4.2.5 瓦斯含量 |
| 4.3 技术条件和管理水平对薄煤层工作面长度优化的影响 |
| 4.4 影响薄煤层综采工作面的经济因素分析 |
| 4.4.1 双高法 |
| 4.4.2 一低法 |
| 4.4.3 巷道掘进率 |
| 4.5 基于Beech Fork矿薄煤层长壁工作面长度优化数学模型分析 |
| 4.5.1 煤炭产量与工作面长度之间关系 |
| 4.5.2 吨煤成本与工作面长度之间关系 |
| 4.5.3 吨煤成本与采煤机开机率之间关系 |
| 4.5.4 工作面搬家与采煤工作面长度之间的关系 |
| 4.5.5 采准巷道掘进费用与采煤工作面长度以及采区走向长度之间的关系 |
| 4.6 薄煤层综采工作面长度影响因素的变化对工作面最优长度影响分析 |
| 4.6.1 煤层厚度的变化与最优工作面长度的关系 |
| 4.6.2 采煤机开机率的变化与最优工作面长度的关系 |
| 4.6.3 采区走向长度的变化与最优工作面长度的关系 |
| 4.6.4 工人工资的变化与最优工作面长度的关系 |
| 4.6.5 设备费用的变化与最优工作面长度的关系 |
| 4.6.6 支护费用的变化与最优工作面长度的关系 |
| 4.6.7 采准巷道掘进费用的变化与最优工作面长度的影响 |
| 4.7 薄煤层综采工作面"三机"选型 |
| 4.7.1 采煤机选型 |
| 4.7.2 刮板输送机选型 |
| 4.7.3 液压支架选型 |
| 4.8 本章小结 |
| 5.工作面长度优化选择在Beech Fork煤矿的应用 |
| 5.1 薄煤层综采工作面最优长度的计算方法 |
| 5.1.1 多目标决策法概述 |
| 5.1.2 多目标决策法基本理论 |
| 5.2 Beech Fork煤矿43-4工作面最优工作面长度计算 |
| 5.3 43-4工作面长度优化的经济效果 |
| 5.4 本章小结 |
| 6. 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 论文的创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 在学期间发表的学术论文 |
| 在学期间参加科研项目 |
（6）模糊软集决策理论扩展研究及其在矿业工程中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外相关研究及发展现状 |
| 1.2.1 模糊软集决策理论研究现状 |
| 1.2.2 混合型多属性决策方法研究现状 |
| 1.2.3 含缺失数据的模糊决策方法研究现状 |
| 1.2.4 直觉模糊熵研究现状 |
| 1.2.5 多属性决策理论在矿业工程中的应用研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本文研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 本文主要创新点 |
| 2 军金煤矿项目概况 |
| 2.1 拟建矿井项目简介 |
| 2.1.1 建设规模及主要技术方案 |
| 2.1.2 投资来源及落实情况 |
| 2.2 军金煤矿项目建设影响因素分析 |
| 2.2.1 军金煤矿资源条件分析 |
| 2.2.2 军金煤矿建设条件分析 |
| 2.3 军金煤矿项目财务分析 |
| 2.3.1 项目估算与资金筹措 |
| 2.3.2 原煤生产成本分析 |
| 2.3.3 财务经济分析 |
| 2.3.4 综合评价 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 不完整信息下直觉模糊软集决策方法及其在军金煤矿投资风险分析中的应用 |
| 3.1 直觉模糊软集相关理论 |
| 3.1.1 模糊软集 |
| 3.1.2 直觉模糊软集 |
| 3.2 不完整信息下的软集决策方法 |
| 3.2.1 所有可能选择值的平均权重法 |
| 3.2.2 简单概率法 |
| 3.3 不完整信息下的模糊软集决策方法 |
| 3.3.1 选择值加权求和法 |
| 3.3.2 简单数学期望法 |
| 3.3.3 基于证据推理的不完整信息修正方法 |
| 3.3.4 群决策方法 |
| 3.4 不完整信息下的直觉模糊软集决策方法 |
| 3.4.1 直觉模糊软集中的不完整信息值的填补方法 |
| 3.4.2 基于证据推理的不完全信息修补方法 |
| 3.4.3 群决策方法 |
| 3.5 军金煤矿投资风险分析 |
| 3.5.1 自然条件与技术风险分析 |
| 3.5.2 生产经营与财务风险分析 |
| 3.5.3 市场与政策风险分析 |
| 3.6 直觉模糊软集决策方法在军金煤矿投资风险分析中的应用 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 混合型动态多属性群决策方法及其在军金煤矿项目投资方案优选中的应用 |
| 4.1 区间直觉模糊集基本理论 |
| 4.1.1 区间直觉模糊集 |
| 4.1.2 区间直觉模糊集的相关运算 |
| 4.2 混合型多属性群决策方法 |
| 4.2.1 混合型矩阵转化方法 |
| 4.2.2 权重的确定 |
| 4.2.3 评价矩阵的集结 |
| 4.2.4 带有参数的得分函数 |
| 4.3 基于软集理论的混合型多属性群决策方法 |
| 4.3.1 混合型软矩阵 |
| 4.3.2 基于混合型软集的决策方法及步骤 |
| 4.4 军金煤矿项目投资决策指标体系的建立 |
| 4.4.1 影响煤矿项目投资的资源因素 |
| 4.4.2 影响煤矿项目投资的经济因素 |
| 4.4.3 影响煤矿项目投资的政治因素 |
| 4.4.4 影响煤矿项目投资的社会因素 |
| 4.4.5 影响煤矿项目投资的生态因素 |
| 4.4.6 影响煤矿项目投资的风险因素 |
| 4.5 军金煤矿项目投资方案优选分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 区间三角模糊软集及其在军金煤矿采煤设备供应企业优选中的应用 |
| 5.1 基本概念 |
| 5.1.1 区间模糊软集 |
| 5.1.2 三角模糊软集 |
| 5.2 区间三角模糊软集理论 |
| 5.2.1 区间三角模糊数 |
| 5.2.2 区间三角模糊数相关性质 |
| 5.2.3 区间三角模糊软集概念 |
| 5.2.4 区间三角模糊软集相关性质及结论 |
| 5.2.5 区间三角模糊软集交并运算及结论 |
| 5.3 基于区间三角模糊软集理论的时序决策方法 |
| 5.3.1 确定时间权重 |
| 5.3.2 区间三角模糊软集的集成方法 |
| 5.3.3 决策方法 |
| 5.3.4 决策步骤 |
| 5.4 区间三角模糊软集决策方法的实际应用 |
| 5.4.1 军金煤矿采煤设备购置情况 |
| 5.4.2 动态区间三角模糊软集决策方法的应用研究 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 直觉模糊软集熵理论及其在军金煤矿通风系统方案优选中的应用 |
| 6.1 模糊熵 |
| 6.2 直觉模糊熵度量及比较研究 |
| 6.2.1 直觉模糊集 |
| 6.2.2 仅考虑直觉性的直觉模糊集熵度量 |
| 6.2.3 仅考虑模糊性的直觉模糊集熵度量 |
| 6.2.4 同时考虑模糊性和直觉性的直觉模糊集熵度量 |
| 6.3 直觉模糊熵度量改进研究 |
| 6.3.1 新公理化定义及几何解释 |
| 6.3.2 构建新的直觉模糊熵度量 |
| 6.4 直觉模糊软集熵改进研究 |
| 6.4.1 已有的直觉模糊软集熵 |
| 6.4.2 改进后的直觉模糊软集熵 |
| 6.5 基于直觉模糊熵理论的群决策方法 |
| 6.5.1 相关理论 |
| 6.5.2 煤矿通风系统方案优选的TOPSIS群决策方法 |
| 6.6 军金煤矿通风系统设计基本情况 |
| 6.6.1 矿井风量计算及分配 |
| 6.6.2 等积孔计算 |
| 6.7 基于直觉模糊熵理论的TOPSIS群决策方法的实际应用 |
| 6.7.1 影响煤矿通风系统因素分析 |
| 6.7.2 军金煤矿通风系统待选方案介绍 |
| 6.7.3 TOPSIS群决策方法在军金煤矿通风系统方案优选中的应用 |
| 6.8 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）煤层注水工程动态管理研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 煤层注水研究现状 |
| 1.2.2 煤炭工程管理研究现状 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 2 相关理论基础 |
| 2.1 模糊聚类理论 |
| 2.1.1 层次聚类法 |
| 2.1.2 逐步聚类法 |
| 2.2 Fisher判别分析法 |
| 2.2.1 判别分析法 |
| 2.2.2 Fisher逐步判别法 |
| 2.2.3 Fisher线性判别法 |
| 2.3 神经网络理论 |
| 2.3.1 神经元模型 |
| 2.3.2 人工神经网络结构 |
| 2.3.3 神经网络的训练与学习 |
| 2.3.4 感知机和反向传播学习算法原理 |
| 3 煤层注水效益影响因素分析 |
| 3.1 煤层注水的影响因素 |
| 3.1.1 煤层物理力学性质 |
| 3.1.2 煤层埋藏深度 |
| 3.1.3 煤体孔隙和裂隙特征 |
| 3.1.4 煤层裂隙和孔隙发育程度 |
| 3.2 煤层注水效益分析指标选定 |
| 3.3 煤层注水效益分级与决策 |
| 3.3.1 指标标准化 |
| 3.3.2 煤层注水效益分级 |
| 3.3.3 各级煤层注水决策 |
| 3.4 煤层注水效益分析模型创建 |
| 3.4.1 Fisher判别模型的建立和一次分级 |
| 3.4.2 模糊聚类联合改进神经网络二次修正 |
| 3.5 煤层注水的投入效益评价 |
| 4 煤层注水动态管理模型构建 |
| 4.1 煤层注水动态管理模型创建 |
| 4.1.1 有关物理过程的基本假设 |
| 4.1.2 三维动态管理模型的建立 |
| 4.2 煤层注水动态管理模型解算方法 |
| 4.2.1 计算区域及边界条件的确定 |
| 4.2.2 伽辽金有限元数值解法 |
| 4.3 模型参数动态修正与效益优化 |
| 4.3.1 模型参数解算与动态修正 |
| 4.3.2 注水效益优化 |
| 5 煤层注水动态管理信息系统研究 |
| 5.1 信息系统基本原理 |
| 5.2 煤层注水动态管理信息系统功能需求分析 |
| 5.3 煤层注水动态管理信息系统体系架构 |
| 5.4 动态管理与决策优化子系统 |
| 5.4.1 上位机系统功能与模块划分 |
| 5.4.2 无线数据传输模块设计 |
| 5.4.3 交互模块设计 |
| 5.4.4 图形统计模块设计 |
| 5.4.5 报警模块设计 |
| 5.5 参数采集与传输子系统 |
| 5.6 系统的保障策略分析 |
| 5.6.1 多级保障体系 |
| 5.6.2 各级保障方案 |
| 5.6.3 各级保障策略 |
| 6 煤层注水动态管理的实证研究 |
| 6.1 煤层注水的效益分析 |
| 6.2 工作面注水过程的动态管理 |
| 6.2.1 注水试验描述 |
| 6.2.2 验证与结果分析 |
| 6.3 煤层注水的参数优化 |
| 6.3.1 注水参数的优化目标 |
| 6.3.2 注水实施过程分析 |
| 6.3.3 注水工程的参数优化 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
| 附件 |
（8）厚煤层综放开采顶煤破碎机理及智能化放煤控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 综放开采技术发展历程 |
| 1.2.2 顶煤采动应力场演化规律 |
| 1.2.3 顶煤破碎机理及冒放性评价 |
| 1.2.4 顶煤运移特性及放出规律 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第2章 厚煤层综放开采采动应力场演化机制 |
| 2.1 顶煤应力状态描述及数值模拟方案 |
| 2.1.1 基于主应力空间的顶煤应力状态 |
| 2.1.2 煤岩层赋存条件及力学参数测定 |
| 2.1.3 数值模型及方法 |
| 2.2 高水平应力条件下顶煤主应力场演化规律 |
| 2.2.1 主应力分布规律及数值监测方法 |
| 2.2.2 主应力值演化规律 |
| 2.2.3 应力主轴偏转特性 |
| 2.3 顶煤主应力演化路径 |
| 2.3.1 主应力场顶煤分区方法 |
| 2.3.2 顶煤分区特征位置及应力路径 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 厚煤层综放开采顶煤破碎机理 |
| 3.1 各顶煤分区内相关参数演化特性 |
| 3.2 裂隙煤体三维重构及细观参数标定 |
| 3.2.1 高精度工业CT扫描试验 |
| 3.2.2 节理裂隙数值重构 |
| 3.2.3 基于SRM方法的裂隙煤体数值建模 |
| 3.3 主应力路径下顶煤破碎规律 |
| 3.3.1 数值模型及主应力加载流程 |
| 3.3.2 裂隙煤体渐进破碎迹线 |
| 3.3.3 裂隙煤体破碎块度分布及现场实测 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 厚煤层综放开采顶煤运移放出规律 |
| 4.1 数值模拟方法及前期结果 |
| 4.1.1 FDM-DEM耦合数值模型 |
| 4.1.2 本构模型及模拟参数分析 |
| 4.1.3 数值模拟流程及放煤前结果分析 |
| 4.2 初次放煤过程顶煤运移放出规律 |
| 4.2.1 初放放出体形成过程 |
| 4.2.2 初放松动体演化特性 |
| 4.2.3 初放煤矸分界线动态分布 |
| 4.3 周期放煤过程顶煤运移放出规律 |
| 4.3.1 顶煤放出体演化历程 |
| 4.3.2 放煤松动体范围扩展规律 |
| 4.3.3 煤矸分界线形态特性 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 智能化放煤控制方法及放煤工艺参数 |
| 5.1 智能化放煤控制过程及控制体系 |
| 5.1.1 放煤前顶煤厚度探测及采煤机定位 |
| 5.1.2 放煤中放煤机构动作启停判别及控制 |
| 5.1.3 放煤后放出量实时监控 |
| 5.1.4 智能化放煤控制体系 |
| 5.2 基于放煤时间预测模型的放煤终止原则 |
| 5.2.1 放煤时间预测模型 |
| 5.2.2 重力加速度修正系数的标定 |
| 5.2.3 放煤时间预测模型的应用 |
| 5.3 放煤步距与放煤顺序优化 |
| 5.3.1 放煤步距及放煤顺序优化方法 |
| 5.3.2 不同放煤顺序下放出体形态特性 |
| 5.3.3 不同放煤顺序下顶煤放出量及回收率 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 厚煤层智能化放煤工业性试验 |
| 6.1 12309 智能化综放工作面建设概况 |
| 6.1.1 工作面人员配置及分工 |
| 6.1.2 顺槽协同放煤控制中心 |
| 6.1.3 地面放煤监测与控制中心 |
| 6.1.4 智能化放煤控制流程 |
| 6.2 智能化放煤控制技术试验 |
| 6.2.1 放煤前顶煤厚度探测及采煤机定位 |
| 6.2.2 放煤中放煤机构动作启停判别及控制 |
| 6.2.3 放煤后采出量实时监测 |
| 6.2.4 放煤远程集中控制软件 |
| 6.3 智能化工作面建设效益分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）基于GIS的矿井煤层底板突水预测系统研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 国外研究概况 |
| 1.2.2 国内研究概况 |
| 1.2.3 前人在本领域的理论研究成果 |
| 1.2.4 前人在本领域的实践研究成果 |
| 1.2.5 存在的问题 |
| 1.3 研究目标 |
| 1.4 研究内容及思路 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究思路 |
| 1.5 论文的组织 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 GIS 系统开发模式 |
| 2.1 GIS 概述 |
| 2.1.1 GIS 概念 |
| 2.1.2 GIS 的产生与发展 |
| 2.2 GIS 开发 |
| 2.2.1 GIS 开发模式 |
| 2.2.2 GIS 开发模式比较 |
| 2.3 系统开发模式的选定 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 系统总体设计 |
| 3.1 设计原则 |
| 3.2 总体结构 |
| 3.3 系统开发流程 |
| 3.4 系统软硬件配置 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 矿井水文地质数据管理子系统 |
| 4.1 系统总体设计 |
| 4.1.1 系统分析 |
| 4.1.2 系统模块设计 |
| 4.2 系统数据库设计 |
| 4.2.1 数据库结构设计 |
| 4.2.2 数据库视图设计 |
| 4.3 系统功能实现 |
| 4.3.1 系统登陆 |
| 4.3.2 数据录入 |
| 4.3.3 数据查询 |
| 4.3.4 数据更新 |
| 4.3.5 数据输出 |
| 4.3.6 用户管理 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 矿井水文地质图件管理子系统 |
| 5.1 系统总体设计 |
| 5.2 系统功能实现 |
| 5.2.1 系统开发方式 |
| 5.2.2 文件管理 |
| 5.2.3 数据采集 |
| 5.2.4 图形图例编辑 |
| 5.2.5 地图操作 |
| 5.2.6 查询 |
| 5.2.7 图形输出 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 矿井煤层底板突水预测子系统 |
| 6.1 系统总体设计 |
| 6.2 系统功能实现 |
| 6.2.1 矿井煤层底板突水的影响因素 |
| 6.2.2 空间内插模块 |
| 6.2.3 突水危险性分区 |
| 6.2.4 掘进巷道突水预测 |
| 6.2.5 回采工作面突水预测 |
| 6.2.6 点预测 |
| 6.2.7 专家系统突水预测 |
| 6.2.8 突水水源判别 |
| 6.3 突水系数相关图件绘制 |
| 6.3.1 突水系数等值线绘制 |
| 6.3.2 临界突水系数安全水压等值线绘制 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 系统应用 |
| 7.1 应用矿区概况 |
| 7.1.1 矿井概况 |
| 7.1.2 矿井地质概况 |
| 7.1.3 庚一采区地质概况 |
| 7.1.4 矿井水补给来源 |
| 7.2 系统运行及应用 |
| 7.2.1 突水危险性分区应用 |
| 7.2.2 掘进巷道突水预测应用 |
| 7.2.3 回采工作面突水预测应用 |
| 7.2.4 突水点预测应用 |
| 7.2.5 专家系统突水预测应用 |
| 7.3 本章小结 |
| 8 服务器端应用程序 |
| 8.1 服务器端系统配置 |
| 8.1.1 硬件环境 |
| 8.1.2 软件环境 |
| 8.2 数据库安装应用程序 |
| 8.3 授权文件生成器 |
| 8.4 本章小结 |
| 9 结论 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 创新性成果 |
| 9.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
四、模糊判别在采煤工作面顶板分类中的应用（论文参考文献）
- [1]模糊判别在采煤工作面顶板分类中的应用[J]. 郭嗣琮,秦书玉. 阜新矿业学院学报, 1983(04)
- [2]采煤工作面顶板分析的人工神经网络方法[J]. 蔡煜东,宫家文,姚林声. 煤炭工程师, 1994(01)
- [3]薄煤层采煤方法优选与工作面长度优化研究[D]. 吕文玉. 中国矿业大学（北京）, 2010(12)
- [4]采矿工程中的模糊数学方法（Ⅱ）——逻辑特征判别与模式识别[J]. 郭嗣琮,秦书玉. 阜新矿业学院学报(自然科学版), 1992(01)
- [5]模糊判别[J]. 郭嗣琮. 阜新矿业学院学报, 1983(03)
- [6]模糊软集决策理论扩展研究及其在矿业工程中的应用[D]. 陈孝国. 中国矿业大学(北京), 2016(02)
- [7]煤层注水工程动态管理研究[D]. 施伟. 辽宁工程技术大学, 2015(02)
- [8]厚煤层综放开采顶煤破碎机理及智能化放煤控制研究[D]. 霍昱名. 太原理工大学, 2021(01)
- [9]采矿工程中的模糊数学方法（Ⅳ）模糊决策[J]. 郭嗣琮,秦书玉. 阜新矿业学院学报(自然科学版), 1993(02)
- [10]基于GIS的矿井煤层底板突水预测系统研发[D]. 文广超. 河南理工大学, 2009(S2)