由于煤礦井下環(huán)境惡劣,威脅煤礦安全生產(chǎn)的環(huán)境因素很多,如瓦斯、頂板、透水等。本文引入了多傳感器信息融合以及免疫危險(xiǎn)理論,對(duì)瓦斯、風(fēng)速、溫度等井下環(huán)境參數(shù)信息融合,免疫危險(xiǎn)理論對(duì)融合數(shù)據(jù)進(jìn)行危險(xiǎn)性檢測(cè)和評(píng)估,以提高煤礦安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的可靠性和實(shí)時(shí)性。生物免疫系統(tǒng)具有學(xué)習(xí)、記憶和自適應(yīng)調(diào)節(jié)等功能,能夠識(shí)別和排除入侵的的抗原物質(zhì),是一種高度并行自適應(yīng)信息學(xué)習(xí)系統(tǒng)。危險(xiǎn)理論,能有效合理的檢測(cè)和處理危險(xiǎn)性數(shù)據(jù)信息。針對(duì)傳統(tǒng)的免疫算法在安全監(jiān)測(cè)應(yīng)用中出現(xiàn)不足,免疫危險(xiǎn)理論能有效避免傳統(tǒng)免疫算法的缺點(diǎn)。本文主要受危險(xiǎn)理論模式的啟發(fā),在前人的研究基礎(chǔ)上,探討了基于人工免疫危險(xiǎn)理論算法及多傳感器信息融合在煤礦安全監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究。本文在危險(xiǎn)數(shù)據(jù)的檢測(cè)中,首先從免疫學(xué)和相關(guān)算法角度出發(fā),對(duì)人工免疫理論及其特點(diǎn)作了闡述,總結(jié)了人工免疫的各種模式算法,對(duì)人工免疫理論在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用情況做了介紹。在信息融合上采用特征層和決策層分層融合,在特征層中,采用免疫融合算法提取特征值；決策層采用D-S證據(jù)理論對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行決策層融合。從危險(xiǎn)理論中抽象出相關(guān)理論原理、結(jié)構(gòu),引入一種基于人工免疫的危險(xiǎn)檢測(cè)算法。通過(guò)對(duì)傳感器融合數(shù)據(jù)... 

【文章來(lái)源】：江西理工大學(xué)江西省

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究課題的目的和意義
    1.2 煤礦安全監(jiān)測(cè)發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外煤礦安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)煤礦安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)現(xiàn)狀
    1.3 多傳感器信息融合技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.4 論文的主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
第二章 煤礦安全監(jiān)測(cè)參數(shù)選取
    2.1 煤礦井下安全監(jiān)測(cè)的意義與作用
        2.1.1 煤礦井下安全監(jiān)測(cè)的意義
        2.1.2 煤礦井下安全監(jiān)測(cè)的作用
    2.2 井下關(guān)鍵監(jiān)測(cè)參數(shù)分析
        2.2.1 瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測(cè)
        2.2.2 風(fēng)速監(jiān)測(cè)
        2.2.3 溫度監(jiān)測(cè)
    2.3 井下安全監(jiān)測(cè)參數(shù)
    2.4 小結(jié)
第三章 免疫危險(xiǎn)理論及其原理
    3.1 引言
    3.2 人工免疫理論生物學(xué)基礎(chǔ)
        3.2.1 生物免疫學(xué)的發(fā)展
        3.2.2 生物免疫的基本概念
        3.2.3 生物免疫系統(tǒng)的組成
        3.2.4 生物免疫系統(tǒng)的免疫過(guò)程
    3.3 危險(xiǎn)理論的提出
        3.3.1 自體-非自體模式(self-noself model,SNS)
        3.3.2 感染-非我模式(infectious-nonself,INS)
        3.3.3 危險(xiǎn)模式(danger model,DM)
    3.4 基于危險(xiǎn)模式的人工免疫系統(tǒng)
        3.4.1 基于危險(xiǎn)模式的人工免疫系統(tǒng)與傳統(tǒng)模式的比較
        3.4.2 基于危險(xiǎn)模式的人工免疫算法描述
    3.5 本章小結(jié)
第四章 煤礦安全監(jiān)測(cè)中的多傳感器信息融合
    4.1 引言
    4.2 多傳感器信息融合的基本原理
        4.2.1 多傳感器信息融合的一般框架
        4.2.2 多傳感器信息融合的一般方法
    4.3 基于多傳感器信息融合的煤礦安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)
        4.3.1 煤礦安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)模型的建立
        4.3.2 多傳感器信息融合的分層模型
    4.4 基于免疫算法的特征層融合
        4.4.1 免疫融合算法
        4.4.2 仿真分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于D-S證據(jù)理論決策層融合方法
    5.1 引言
    5.2 D-S證據(jù)理論的基本概念
        5.2.1 識(shí)別框架
        5.2.2 基本函數(shù)
    5.3 基于D-S證據(jù)理論的決策層融合
        5.3.1 D-S證據(jù)理論合成規(guī)則
        5.3.2 D-S證據(jù)理論決策融合一般流程
        5.3.3 D-S證據(jù)理論在決策層融合的應(yīng)用
    5.4 仿真結(jié)果及分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 基于免疫危險(xiǎn)理論的煤礦安全監(jiān)測(cè)
    6.1 引言
    6.2 基于危險(xiǎn)理論的煤礦安全監(jiān)測(cè)模型
        6.2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型
        6.2.2 免疫克隆選擇檢測(cè)器
        6.2.3 異常檢測(cè)
        6.2.4 危險(xiǎn)檢測(cè)
        6.2.5 危險(xiǎn)檢測(cè)算法
    6.3 數(shù)值試驗(yàn)
    6.4 本章小結(jié)
第七章 、結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究結(jié)果


【參考文獻(xiàn)】：
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