第一篇  长距离调水工程安全监测与检测体系
第1章  绪论
第2章  长距离调水工程安全监测
  2.1  概述
  2.2  长距离调水工程安全监测技术
    2.2.1  监测仪器及原理
    2.2.2  监测仪器布置与测量
    2.2.3  监测点的优化布置
  2.3  长距离调水工程安全监测资料初步分析
    2.3.1  数据合理性分析
    2.3.2  监测资料常规分析
    2.3.3  监测数学模型
    2.3.4  安全性预测方法
参考文献
第3章  长距离调水工程安全检测
  3.1  概述
  3.2  长距离调水工程安全检测技术
    3.2.1  长距离调水工程水质检测
    3.2.2  长距离调水工程渠道检测
    3.2.3  长距离调水工程结构检测
    3.2.4  南水北调中线典型输水建筑物检测
    3.2.5  长距离调水工程设备检测
  3.3  长距离调水工程安全检测资料初步分析
    3.3.1  多种检测信息的相关性
    3.3.2  无损检测和有损检测关联关系
第二篇长距离调水工程安全监测与检测融合理论和方注
第4章  工程安全监测与检测融合理论
  4.1  概述
  4.2  信息融合基本理论
    4.2.1  多源数据融合定义
    4.2.2  多源数据融合原理
    4.2.3  多源信息融合的级别划分
  4.3  贝叶斯融合理论
    4.3.1  贝叶斯方法应用背景
    4.3.2  贝叶斯网络方法基本原理
    4.3.3  贝叶斯更新方法基本原理
    4.3.4  贝叶斯方法基本框架
    4.3.5  贝叶斯网络构建
  4.4  证据理论融合
    4.4.1  隶属度函数
    4.4.2  证据理论基本原理
    4.4.3  证据融合规则及其基本性质
  4.5  层次分析一云模型融合理论
    4.5.1  层次分析法基本原理
    4.5.2  熵权法理论
    4.5.3  云模型理论
  4.6  基于神经网络的融合理论
    4.6.1  人工神经网络的基本结构与模型
    4.6.2  优化学习算法
    4.6.3  耦合模型
    4.6.4  模型评价
参考文献
第5章  长距离调水工程安全监测与检测融合方法
  5.1  概述
  5.2  基于贝叶斯理论的安全监测与检测数据级融合
    5.2.1  贝叶斯网络融合流程
    5.2.2  贝叶斯网络构建
    5.2.3  贝叶斯网络节点参数先验概率分布
    5.2.4  安全监测与检测融合
    5.2.5  算例分析
  5.3  基于证据理论的安全监测与检测决策融合
    5.3.1  评价指标选取方法
    5.3.2  评价指标基本概率赋值构造方法
    5.3.3  安全监测与检测融合
  5.4  基于遗传神经网络的渠道边坡稳定性融合评价方法
    5.4.1  基于BP神经网络的融合评价
    5.4.2  基于BP神经网络及其优化算法的融合评价
参考文献