第1章 绪论
1.1 铅锌矿简介
1.1.1 铅锌矿
1.1.2 铅锌的作用
1.2 铅锌矿的安全要求
1.2.1 井下定位
1.2.2 多源异构数据融合
1.2.3 安全评估
1.3 感知铅锌矿山概述
1.3.1 感知铅锌矿山的出现背景
1.3.2 感知铅锌矿山的定义
1.3.3 感知铅锌矿山的关键技术
1.3.4 感知铅锌矿山的限制因素
1.3.5 感知铅锌矿山的作用和意义
1.4 相关技术在感知铅锌矿山中的应用
1.4.1 无线传感器在感知矿山中的应用
1.4.2 物联网在感知矿山中的应用
1.4.3 雾计算在感知矿山中的应用
1.5 感知铅锌矿山安全生产中的主要技术问题
1.5.1 感知铅锌矿山井下定位问题
1.5.2 感知铅锌矿山井下多源异构数据融合问题
1.5.3 感知铅锌矿山安全评估问题
1.6 感知铅锌矿山安全生产的发展现状
1.6.1 感知铅锌矿山井下定位技术
1.6.2 感知铅锌矿山数据融合技术
1.6.3 感知铅锌矿山安全评估
1.7 本书主要研究内容
第2章 铅锌矿井下无线高精度定位
2.1 无线传感器网络节点自定位基本术语
2.2 基本定位算法
2.2.1 基于测距的定位算法
2.2.2 无须测距的定位算法
2.2.3 节点定位评价标准
2.3 定位坐标计算
2.3.1 三边测量法
2.3.2 接收信号角度法
2.3.3 模拟退火算法
2.3.4 两目标进化算法
2.3.5 极大似然估计法
2.3.6 非线性最小二乘法
2.4 铅锌矿井下电磁波传输理论
2.4.1 铅锌矿井下无线通信特点
2.4.2 铅锌矿井下电磁波传输理论对定位模型的误差影响
2.5 无线传感器网络铅锌矿井下定位模型
2.5.1 定位准确率评价指标
2.5.2 TDOA
2.5.3 RSSI
2.5.4 仿真环境
2.5.5 仿真与比较
2.6 小结
第3章 铅锌矿井下实时应急多源异质异构传感器网络数据融合协议
3.1 铅锌矿井无线传感器网络概述
3.1.1 无线传感器网络的概念与特点
3.1.2 铅锌矿井无线传感器网络数据融合技术的应用需求分析
3.2 信息融合理论概述
3.2.1 多源信息融合概念
3.2.2 多传感器数据融合的特点
3.3 基于传感器网络的数据融合结构
3.3.1 检测级融合结构模型
3.3.2 位置级融合结构模型
3.3.3 属性级融合结构模型
3.4 多源数据融合中的常用方法
3.4.1 分层数据融合算法
3.4.2 信息融合要解决的几个关键问题
3.5 基于分层的铅锌矿井数据融合协议
3.5.1 基于自适应加权的矿井环境信息的数据级融合
3.5.2 基于BP神经网络的特征级融合
3.5.3 基于D-S证据理论的决策级融合
3.5.4 基于Pignistic概率的冲突证据表示方法
3.6 小结
本章附录 神经网络训练样本
第4章 基于模糊信息的铅锌矿井下安全风险综合评价研究
4.1 安全风险评估
4.1.1 风险的定义
4.1.2 风险产生的原因
4.1.3 风险评估的含义
4.1.4 风险评估理论
4.1.5 风险评估的程序
4.1.6 风险评估的原则和目的、意义
4.2 我国矿山安全风险事故
4.2.1 我国非煤矿山风险现状
4.2.2 铅锌矿危险因素调查
4.3 风险评估方法
4.3.1 风险矩阵法
4.3.2 影响图法
4.3.3 层次分析法（AHP）
4.3.4 模糊综合分析法
4.3.5 TOPSIS法
4.3.6 主成分分析法
4.3.7 灰关联分析法（GRA）
4.3.8 风险评估方法的评估与对比
4.4 基于Fuzzy-灰关联法的风险综合评估模型
4.4.1 相关概念引入
4.4.2 基于Fuzzy-灰关联法的铅锌矿井下安全综合风险评价模型
4.5 基于Fuzzy-灰关联法的风险综合评估模型应用分析
4.5.1 风险综合评估模型应用分析的指标和权重数据
4.5.2 Fuzzy-灰关联风险等级评估结果
4.6 小结
参考文献
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