1 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 矿山爆破优化设计研究概述 2
1.3 爆破专家系统的研究动态 7
1.4 本书的主要内容和研究方法 10
1.5 本章小结 12
参考文献 12
2 专家系统概述 16
2.1 专家系统与神经网络简介 16
2.2 专家系统的组成 19
2.3 专家系统的开发过程 21
2.4 爆破专家系统设计 22
2.5 系统功能设计 24
2.6 本章小结 29
参考文献 29
3 知识、知识表示与知识库 31
3.1 知识与信息 31
3.2 知识的表示方法 33
3.3 知识获取与知识库建立 42
3.4 本章小结 45
参考文献 45
4 神经网络及其模型的建立 47
4.1 神经网络简介 47
4.2 人工神经网络模型 48
4.3 神经网络的学习算法 50
4.4 神经网络模型的可靠性验证 55
4.5 爆破效果预测模型 58
4.6 参数优化模型的建立 60
4.7 本章小结 64
参考文献 64
5 类比设计与爆破模式识别 66
5.1 引言 66
5.2 类比设计的基本原理 66
5.3 爆破模式描述与类比因素分析 69
5.4 类似关系准则 72
5.5 类比设计网络的无监督学习 75
5.6 本章小结 82
参考文献 82
6 系统控制模型的建立 84
6.1 推理控制策略 84
6.2 爆破效果指标评价体系的建立 88
6.3 解空间分解与灰色关联模型的建立 96
6.4 本章小结 101
参考文献 101
7 爆破专家知识 102
7.1 关于爆破几何参数 102
7.2 布孔与起爆参数 104
7.3 深孔装药参数 105
7.4 系统简介 107
7.5 本章小结 107
参考文献 108
8 露天矿爆破专家系统(OMBES)的应用 109
8.1 概述 109
8.2 PRoLOG语言简介 110
8.3 矿岩可爆性分区模型的建立 112
8.4 数据库管理 115
8.5 爆破质量控制与参数优化 123
8.6 爆破计算机辅助设计(CAD)的实现 126
8.7 OMBES系统使用说明 127
8.8 本章小结 132
参考文献 133
附录 爆破专家系统部分原程序清单 134