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矿大硕士开题报告矿大硕士开题报告一、引言近年来，随着社会的发展和科技的进步，矿业工程领域的研究和应用也日益受到关注。
作为矿业工程领域的研究生，我将在本文中介绍我即将进行的硕士研究课题，并阐述该课题的重要性和研究目标。
二、背景2.1 矿业工程的发展与挑战矿业工程作为一门综合性学科，涵盖了地质学、工程学、环境学等多个领域。
矿业工程的发展对于国家经济的增长和社会的可持续发展具有重要意义。
然而，随着资源的日益枯竭和环境问题的日益突出，矿业工程面临着诸多挑战。
因此，研究如何提高矿业工程的效率和可持续性，成为了当前矿业工程领域亟待解决的问题。
2.2 研究背景和意义本课题旨在探索如何利用新兴技术和方法，提高矿业工程的效率和可持续性。
通过对矿山开采过程中的关键环节进行优化和改进，可以减少资源浪费和环境污染，提高矿业工程的经济效益和社会效益。
三、研究目标本研究的主要目标是开发一种基于人工智能和大数据分析的矿山开采智能管理系统。
通过对矿山开采过程中的数据进行采集、分析和预测，实现对矿山开采过程的智能监控和管理，提高矿山开采的效率和可持续性。
四、研究内容4.1 数据采集与处理本研究将通过传感器和监测设备对矿山开采过程中的数据进行采集。
这些数据包括矿石的质量、矿石的产量、矿石的成分等。
然后，通过数据处理和分析，提取有价值的信息，为后续的决策提供支持。
4.2 数据分析与预测在数据采集和处理的基础上，本研究将利用人工智能和大数据分析的方法，对矿山开采过程中的数据进行分析和预测。
通过建立合适的数学模型和算法，可以预测矿石的产量、矿石的品位等关键指标，为矿山开采过程的优化和决策提供依据。
4.3 智能管理系统的开发与应用基于数据采集、处理、分析和预测的结果，本研究将开发一套矿山开采智能管理系统。
该系统将实现对矿山开采过程的实时监控和管理，提供决策支持和优化方案，以实现矿山开采的高效、安全和可持续发展。
五、研究方法本研究将采用实验研究和数值模拟的方法，通过在实际矿山中的应用实验和数值模拟，验证所提出的矿山开采智能管理系统的有效性和可行性。
人工智能技术在选煤领域的应用摘要：人工智能技术是第三次科技革命中计算机技术的一个重要组成部分，其应用在工业生产中，必然会带来产业发展的革命性的变化。
人工智能技术和选煤技术相交叉，实现选煤技术的智能化，以达到选煤生产效率的提高。
人工智能技术在选煤领域中的研究成果主要有一下三个生产系统：选煤厂管理专家系统、选煤厂设计专家系统、智能型选煤设备图形数据库。
本文对这三种生产系统作出了简要的介绍和分析。
关键词：人工智能；选煤；管理；设计一、前言所谓的人工智能技术，即将人类的操作技术和知识借助电子设备而转化成为机器智能的一项复杂技术，是电子计算机应用发展的方向。
人工智能技术，不仅节省人力，而且在操作正确的前提下会保证生产效率的极大提高。
如今，在选煤技术中应用人工智能，是选煤生产技术的极大进步。
而选煤领域中的人工智能技术分别为以下三个生产系统：选煤厂管理专家系统、选煤厂设计专家系统、智能型选煤设备图形数据库。
二、选煤厂管理专家系统在管理上，整个选煤厂是一个机器复杂的管理大系统，在这样复杂的系统中，如何根据市场的实际情况、企业的外部条件和选煤生产的内在活动规律，及时调整生产策略，保证最佳运营状态以获得最大收益是选煤厂经营决策者所面临的重要的问题。
而选煤厂管理专家系统，则可以很好地解决决策者们所面临的问题，有效得提高其对整个市场和选煤厂内部情况的了解，从而做出正确的运营决策。
选煤厂管理专家系统的主要内容包含以下四个方面：生产信息实时管理网络信息系统、产品质量预测、生产操作参数优化子系统、基于局域网络的生产信息专家分析与决策系统和生产结构与经济效益优化子系统。
通过上述四个主要内容之间的相互配合，选煤专家系统可以积极地配合和辅助领导进行经营决策，为选煤厂的实时经营作出学科的知道，从而实现选煤行业的信息化和生产系统可以得到监控的良好的管理环境。
但是在实际操作过程中，因为不同选煤厂的经营状况和生产规模大小各异，每个选煤厂都有自己的管理和经营人员配备和物资配备，同时有些选煤厂对人工智能能提高效益存在着一定的不信任，因此，面对这些情况，如何使得选煤厂管理专家与不同类型的选煤厂的管理实际能够进行比较合适的匹配，真正把先进的管理技术和理念运用到不同的选煤厂，从而提高整个选煤行业的生产效率，提高选煤厂的的经济效益，是选煤厂专家系统需要解决的实际问题。
《人工智能基础》课程教学大纲课程编号：04291课程名称：人工智能基础英文名称：Artificial Intelligence Foundation课程性质：学科基础课程要求：必修学时/学分：48/3 （讲课学时：36实验学时：12 ）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务《人工智能基础》是一门探索、揭示人类思维本质，研究将人类智能转化为机器智能的学科。
通过本课程的学习，培养学生拥有能够解决复杂问题的基本能力，为今后在专家系统、智能机器人、智能计算机等方面知识掌握奠定比较扎实的理论基础。
本课程的主要任务是介绍知识表示、基本的搜索算法、模拟人类思维的不确定性推理，使学生对专家系统、智能计算机等方面具有一定的理论基础与实践能力。
（支撑毕业要求1.3, 2.2, 4.2, 5.2, 10.1, 11.2）二、课程与其他课程的联系《人工智能基础》的先修课程包括《概率论与数理统计》、《智能优化方法》、《C语言程序设计》等课程。
《概率论与数理统计》在复杂问题求解中的主观Bayes决策与不确定性理论方面支撑《人工智能基础》课程。
《智能优化方法》在搜索技术问题的理解方面支撑《人工智能基础》课程。
《C语言程序设计》在搜索算法、贝叶斯决策与专家系统的实现方面支撑《人工智能基础》课程。
《人工智能基础》的后续课程包括《智能机器人》，为《智能机器人》提供理论基础方法方面的支撑。
三、课程教学目标1.学习人工智能的基础理论知识，掌握解决复杂问题的基本能力，为今后在专家系统、智能机器人、智能计算机等方面知识掌握奠定比较扎实的理论基础，对智能机器人的应用方面提供理论与实践支撑。
（支撑毕业能力要求13, 10.1, 11.2）2认识到知识表示在本学科发展中所处的地位与扮演的角色，能够掌握本领域经典的知识表示方法，如谓词逻辑、状态空间、语义网络等，并能运用这些知识解决一些实际工程问题。
（支撑毕业能力要求1.3, 2.2, 5.2）1掌握搜索的基本思想，比如宽度优先、深度优先等传统搜索方法。
中国矿业大学202X年博士研究生招生专业目录中国矿业大学 2021 年博士研究生招生专业目录单位代码：10290 联系部门：研招办地址：**_*大学路 1 号电话：0516-***邮政编码：221116 联系人：高某某专业代码、名称及研究方向指导教师考试科目备注001 资源与地球***拟招生人数：22070900 地质学01 煤的地球化学和煤的矿物学 02 煤型稀有金属矿床学01 煤及煤成烃地球化学01 沉积（岩石）学与古地理学 02 储层沉积学 03 含煤地层与古生物代世峰傅某某郭某某沈某某①1101 英语②2201 高等地质学③3302 沉积岩石学或 3303 古生物地层学或 3305 矿物矿床学或 3306 地球化学或 3309 高等构造地质学01 第四系地质灾害李某某隋某某01 煤及煤成烃地球化学 02 环境地球化学秦勇吴某某01 沉积（岩石）学与古地理学 02 煤及煤成烃地球化学 03 环境地球化学桑树勋01 煤系共伴生矿物学与材料学 02 煤及煤成烃地球化学 03 环境地球化学王某某01 煤系共伴生矿物学与材料学 02 含煤地层与古生物韦某某01 煤及煤成烃地球化学 02 地质构造及其控矿作用朱某某注：招生人数包括普通招考、“申请-考核”、直接攻博、硕博（本硕博）连读各招生方式人数之和； *表示第二导师。
-1-专业代码、名称及研究方向指导教师考试科目备注081800 地质资源与地质工程01 地质工程与岩土工程 02 环境地质与灾害地质01 矿产资源评价理论与技术 02 煤与油气地质01 地震勘探技术与理论 02 岩石物理学 03 高精度地质建模及地应力仿真模拟曹某某陈某某朱某某李伍陈某某①1101 英语②2201 高等地质学③3301 能源地质学或 3304 地球探测新技术或 3307 地球信息科学或 3308 水文地质与工程地质学01 煤层气与瓦斯地质 02 矿产资源评价理论与技术 03 煤与油气地质傅某某秦勇韦某某01 煤层气与瓦斯地质 02 煤与油气地质 03 矿井地质保障技术01 煤层气与瓦斯地质 02 地质工程与岩土工程01 地质工程与岩土工程 02 环境地质与灾害地质 03 地下水科学与技术郭某某郝某某李某某01 矿井地质保障技术 02 地质工程与岩土工程 03 地下水科学与技术乔伟隋某某01 煤与油气地质 02 煤层气开发地质与技术01 煤层气与瓦斯地质 02 煤与油气地质 03 煤层气开发地质与技术桑树勋申建吴某某杨某某01 地下水科学与技术 02 矿井水害防治孙某某01 煤与油气地质王某某沈某某注：招生人数包括普通招考、“申请-考核”、直接攻博、硕博（本硕博）连读各招生方式人数之和； *表示第二导师。
人工智能对煤矿安全生产的意义1人工智能在煤矿安全生产中的运用（1）在煤矿安全仪器仪表构造、性能改良中的应用智能自动技术给煤矿安全检测仪器、仪表和测量领域的应用开拓了一片宽阔的前景。
要使每台仪器和仪表都能随时精确地分析以前和当前的数据信息，可以在智能化软、硬件的根底上，从低、中、高3个层次上抽象反映测量过程，使现有的测量系统的性能和效率得到提高，使传统测量系统的功能得到扩展，如运用神经网络、遗传算法、进化计算、混沌掌握等智能技术,使煤矿安全监测仪器及仪表实现高速、高效、多功能、高灵敏等性能。
将微处理器和微掌握器等微型芯片技术应用到分散系统的煤矿安全检测仪器仪表中，设置模糊掌握程序以及各种测量数据的临界值，运用模糊规章的模糊推理技术，对事物的各种模糊关系进展模糊决策。
这种模糊技术的优势就在于不用建立被控对象的数学模型，也不需要大量的测试数据，只需要依据阅历，总结出一个适宜的掌握规章，应用芯片的离线计算和现场调试，根据我们所需要的准确度做出精确的分析和准时的掌握动作。
（2）开采方案决策及参数优化设计随着专家系统的进展，煤矿企业对矿井挖掘的方案和参数越来越合理，更贴合实际条件。
近年来，许多人工智能方面的讨论所和院校专注于将人工智能这项技术应用到煤矿安全生产中，比方美国阿拉斯加大学设计的专家系统，可以依据实际状况智能地实现在长壁采煤法和短壁采煤法之间选出最正确的截煤方案；俄罗斯东部矿业大学将模糊数学理论应用到煤矿生产中，设计出一项可以智能选择最正确的爆破对策以及将方案参数最优化的专家系统；澳大利亚拉瓦尔大学设计的一项专家系统，可以智能选择最正确的设备选型。
将人工智能应用到煤矿安全生产领域这项技术在我国也得到了很大的进展。
例如针对采矿巷道围岩支护中围岩分类的相关问题，设计出了一项专家系统，这个系统可以智能的依据实际状况将围岩进展分类。
针对巷道支护的形式以及参数问题特地设计了一项专家系统；针对煤矿井下爆破挖掘方案的选择问题开发设计了一个专家系统。
智能采矿工程专业介绍智能采矿工程是一门应用计算机技术和人工智能技术进行矿山开采的学科。
它将先进的信息技术与矿山工程相结合，通过智能化的系统设计和控制，提高矿山的安全性、效率和可持续发展水平。
智能采矿工程专业的核心目标是开发和应用智能化技术，提高矿山的自动化水平和智能化程度。
这一领域的研究和应用，主要包括以下几个方面：1. 机器人技术：智能采矿工程专业致力于开发和应用各种类型的矿山机器人，包括地下巡检机器人、矿井救援机器人、自动化采矿机器人等。
这些机器人能够在复杂的矿山环境中进行各种任务，减少人工作业的风险和劳动强度。
2. 数据分析与决策支持：智能采矿工程专业还关注矿山数据的采集、分析和利用。
通过采集和处理矿山生产和环境监测数据，利用数据挖掘和机器学习等技术，提供决策支持和智能化管理。
这有助于优化矿山生产过程、提高资源利用效率和环境保护水平。
3. 智能化设备与系统：智能采矿工程专业还致力于研发智能化的矿山设备和系统，如智能化采矿设备、远程监控系统、智能化仓储系统等。
这些设备和系统能够实现矿山生产过程的自动化、信息化和智能化，提高矿山的生产效率和安全性。
4. 矿山安全与环境保护：智能采矿工程专业还关注矿山的安全和环境保护。
通过引入智能化技术，可以实现矿山的自动化监测和预警，提高矿山安全的防范和应急能力；同时，通过数据分析和智能化管理，可以降低矿山对环境的影响，提高矿山的可持续发展水平。
智能采矿工程专业的学习内容主要包括计算机科学与技术、控制科学与工程、机械工程等方面的知识。
学生需要具备扎实的数学基础、计算机编程能力和工程实践能力。
在学习过程中，学生需要通过理论学习和实践训练相结合的方式，掌握智能化技术的原理和应用方法。
未来，智能采矿工程专业将在矿山行业的发展中发挥重要作用。
随着社会对矿山安全和环境保护要求的提高，智能化技术将成为矿山行业的重要趋势。
智能采矿工程专业的毕业生将有机会在矿山企业、矿山设备制造企业、矿山管理部门等领域就业，为矿山行业的发展做出贡献。
人工智能在煤矿生产中的应用目录一、内容描述 (2)1.1 煤矿安全生产的重要性 (3)1.2 人工智能技术的发展趋势 (4)二、人工智能在煤矿生产中的应用现状 (5)2.1 智能化矿山的建设 (6)2.1.1 信息采集与传输智能化 (7)2.1.2 生产过程自动化 (8)2.1.3 效益评估与决策支持系统 (9)2.2 机器学习在煤矿安全管理中的应用 (11)2.2.1 煤矿事故预测与预警 (12)2.2.2 设备故障诊断与维护 (13)2.3 计算机视觉技术在煤矿监控中的应用 (14)2.3.1 煤矿环境监测 (15)2.3.2 人员行为分析 (17)三、人工智能在煤矿生产中的具体应用案例 (18)3.1 智能化综采工作面应用 (19)3.2 基于大数据的煤矿安全生产管理 (20)3.3 煤矿机器人及无人机技术在煤矿中的应用 (21)四、人工智能在煤矿生产中面临的挑战与对策 (22)4.1 技术挑战 (24)4.1.1 数据安全与隐私保护 (25)4.1.2 技术成熟度与可靠性 (26)4.2 管理挑战 (27)4.2.1 人才培养与引进 (28)4.2.2 行业监管与政策支持 (29)4.3 经济挑战 (30)4.3.1 投资成本与回报周期 (31)4.3.2 技术推广与应用范围 (33)五、未来展望 (34)5.1 人工智能与煤矿生产的深度融合 (36)5.2 新型智能矿山的构建 (37)5.3 煤矿安全生产的智能化发展路径 (38)一、内容描述智能安全监控系统：通过部署在矿区的摄像头、传感器等设备，实时采集矿区内的安全信息，利用人工智能技术对图像进行识别和分析，实现对矿工生命安全的实时监控，预防和减少事故的发生。
智能矿山管理系统：通过整合各类数据资源，构建智能化的矿山管理系统，实现对矿井生产的全面监控和管理。
通过对生产数据的实时分析，为企业决策提供有力支持，提高生产效率和安全性。
智能设备维护与故障诊断：利用人工智能技术对矿用设备的运行状态进行实时监测，预测设备的故障风险，提前进行维护和保养，降低设备故障率，延长设备使用寿命。
人工智能及识别技术本栏目责任编辑：唐一东基于知识库的开放域问答研究李东奇，李明鑫，张潇（中国矿业大学(北京)，北京100083）摘要：知识库问答是当今自然语言处理的热门研究方向，它允许用户输入自然语言问句，问答系统分析问句、查询知识库并智能返回给用户答案，无须用户进一步查询搜索。
开放域问答更加拓宽了用户查询的知识领域范围。
如何准确处理用户输入的自然语言问句并在知识库中进行推理是知识库问答的难题之一。
文章主要研究并讨论了知识库问答的命名实体识别和关系抽取，这些任务主要应用了深度学习技术。
关键词:知识库问答；命名实体识别；关系抽取；深度学习；自然语言处理中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2020)36-0179-03开放科学(资源服务)标识码(OSID):Open domain Question Answer research Based on Knowledge Base LI Dong-qi ，LI Ming-xin ，ZHANG Xiao(China University of Mining &Technology,Beijing 100083,China)Abstract:Knowledge base question-answer is a popular research direction in natural language processing.It allows users to input natural language questions.Question answering system can analyze questions,query knowledge base and return answers to users in⁃telligently without further query and search.Open domain question-answer widens the scope of user query knowledge.How to deal with the natural language questions input by users accurately and reasoning in the knowledge base is one of the difficult problems in the knowledge base question answering.The paper mainly studies and discusses named entity recognition and relation extraction of knowledge base question-answer.These tasks mainly apply deep learning technology.Key words ：knowledge base question answer;named entity recognition;relation extraction;deep learning;natural language process⁃ing1研究背景随着信息社会的不断发展，产生的信息量日益指数型增长，人们需要从这繁杂的信息中获取有用的信息，从早先的分类目录网站到现在的基于文本和超文本链接的搜索引擎，人们在不断地寻找更有效的信息检索方式。
《人工智能》课程教学大纲课程代码：H0404X课程名称：人工智能适用专业：计算机科学与技术专业及有关专业课程性质：本科生专业基础课（学位课）主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授总学时：40学时（课堂讲授36学时，实验教学4学时）课程学分：2学分预修课程：离散数学，数据结构一. 教学目的和要求：通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。
人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。
一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。
人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。
这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。
此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。
这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。
通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。
二. 课程内容简介人工智能的主要讲授内容如下：1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。
2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。
3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。
4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。
