| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究的背景 | 第9-12页 |
| ·污闪事故 | 第9-10页 |
| ·污闪机理 | 第10-11页 |
| ·防污措施 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 基于FIS的绝缘子污秽评判模型构建 | 第15-30页 |
| ·模糊集合与模糊数学 | 第15-19页 |
| ·模糊集合及其运算 | 第15-17页 |
| ·模糊关系的定义及其表示 | 第17-18页 |
| ·模糊逻辑与近似推理 | 第18-19页 |
| ·模糊推理模型 | 第19-21页 |
| ·Mamdani模糊推理模型 | 第19-20页 |
| ·T-S模糊推理模型 | 第20页 |
| ·两种模糊推理模型比较 | 第20-21页 |
| ·基于FIS的绝缘子污秽评判模型建立与实现 | 第21-30页 |
| ·单值评判模型的局限性 | 第21-22页 |
| ·绝缘子污秽预警特征量的选择 | 第22页 |
| ·绝缘子污秽特征量隶属度的确定 | 第22-26页 |
| ·模糊评判模型的工作原理 | 第26-28页 |
| ·模糊规则库 | 第28-30页 |
| 第3章 基于BP神经网络的绝缘子污秽预测分析建模 | 第30-40页 |
| ·人工神经网络 | 第30页 |
| ·BP神经网络 | 第30-37页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第30-31页 |
| ·BP学习算法 | 第31-36页 |
| ·BP学习算法弊端 | 第36-37页 |
| ·基于BP神经网络的绝缘子污秽预测分析模型实现 | 第37-39页 |
| ·BP神经网络模型的建立 | 第37-38页 |
| ·BP神经网络模型的实现 | 第38-39页 |
| ·模糊推理和神经网络的比较 | 第39-40页 |
| 第4章 基于FNN的绝缘子污秽预测分析建模 | 第40-56页 |
| ·基于MAMDANI模型的绝缘子污秽预测模糊神经网络 | 第40-46页 |
| ·模糊神经网络的结构 | 第40-42页 |
| ·学习算法 | 第42-46页 |
| ·基于T-S模型的绝缘子污秽预测模糊神经网络 | 第46-49页 |
| ·模糊神经网络的结构 | 第46-47页 |
| ·学习算法 | 第47-49页 |
| ·绝缘子污秽预测模型中BP学习算法的改进 | 第49-51页 |
| ·附加动量法 | 第49页 |
| ·自适应学习率 | 第49-50页 |
| ·附加动量法和自适应学习率的结合 | 第50-51页 |
| ·基于MATLAB绝缘子污秽预警系统仿真 | 第51-56页 |
| ·预警分析模型可行性验证 | 第51-53页 |
| ·预警分析模型选择与训练算法改进仿真 | 第53-56页 |
| 第5章 绝缘子污秽预警系统的实现 | 第56-65页 |
| ·系统的运行架构与设计 | 第56-57页 |
| ·绝缘子污秽特征量监测功能实现 | 第57-58页 |
| ·绝缘子污秽预测功能实现 | 第58-63页 |
| ·C#和MATLAB混合编程模式 | 第59-62页 |
| ·C#独立编程模式 | 第62-63页 |
| ·绝缘子污秽预警的实现 | 第63-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·全文工作总结 | 第65-66页 |
| ·下一步工作展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第71页 |