本書在如何更有效地減小因安全事故帶來(lái)?yè)p失，多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化方法、模糊理論、人因工程、熵理論、時(shí)滯微分方程理論、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)理論等非線性理論與人工智能方法在有效地減小因安全事故帶來(lái)?yè)p失，降低安全管理費(fèi)用和生產(chǎn)成本方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)，為礦山開(kāi)采盈利水平提高提供理論基礎(chǔ)與技術(shù)保障。為此，本書重點(diǎn)研究了礦山開(kāi)采過(guò)程安全生產(chǎn)規(guī)模、礦山開(kāi)采過(guò)程人機(jī)安全非線性動(dòng)態(tài)演化機(jī)理、礦山開(kāi)采過(guò)程人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)安全熵、礦山開(kāi)采過(guò)程多因素耦合災(zāi)害智能預(yù)測(cè)與礦山開(kāi)采過(guò)程災(zāi)害征兆參數(shù)時(shí)間序列智能預(yù)測(cè)等問(wèn)題。