基于BP神经网络的电能表检定及信息管理系统
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·研究目的及意义 | 第12-13页 |
| ·检定装置的发展历程 | 第13-14页 |
| ·电工型检定装置 | 第13页 |
| ·电子型检定装置 | 第13页 |
| ·程控型检定装置 | 第13页 |
| ·智能型检定装置 | 第13-14页 |
| ·人工神经网络在模式识别系统建模上的应用 | 第14-15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-17页 |
| 第2章 运用神经网络进行电能表检测的理论 | 第17-35页 |
| ·电能表的误差计算方法 | 第17-20页 |
| ·瓦秒法 | 第17-18页 |
| ·标准表法 | 第18-20页 |
| ·BP 神经网络的基本理论 | 第20-22页 |
| ·BP 网络的拓扑结构和数学描述 | 第20-21页 |
| ·神经网络训练的概念 | 第21-22页 |
| ·过拟合与泛化能力 | 第22页 |
| ·多层前向型神经网络(BP 网络)的建模机理 | 第22-23页 |
| ·BP 神经网络的训练算法 | 第23-27页 |
| ·经典BP 算法 | 第23-26页 |
| ·改进BP 算法 | 第26-27页 |
| ·数据处理方法 | 第27-34页 |
| ·测量次数的科学选取 | 第27-29页 |
| ·数据预处理 | 第29-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 检定系统的软件设计 | 第35-50页 |
| ·系统的功能要求和性能要求 | 第35-37页 |
| ·系统的功能要求 | 第35-36页 |
| ·系统性能要求 | 第36-37页 |
| ·系统数据的要求 | 第37-40页 |
| ·系统的数据关系结构 | 第37-38页 |
| ·系统的逻辑关系 | 第38-39页 |
| ·业务数据流程结构 | 第39-40页 |
| ·系统主要模块的实现 | 第40-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 检定系统的硬件结构 | 第50-56页 |
| ·整体设计方案 | 第50-52页 |
| ·光电测量电路 | 第52页 |
| ·通信接口电路 | 第52-53页 |
| ·上位机接收程序 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 检定系统的不确定度评价 | 第56-63页 |
| ·测量不确定度的基本概念 | 第56页 |
| ·标准不确定度的评定 | 第56-58页 |
| ·标准不确定度的A 类评定 | 第56-57页 |
| ·标准不确定度的B 类评定 | 第57-58页 |
| ·合成标准不确定度 | 第58-60页 |
| ·交流电能表检定装置的不确定度分析 | 第60-61页 |
| ·A 类标准不确定度 | 第60页 |
| ·B 类标准不确定度 | 第60-61页 |
| ·合成不确定度 | 第61页 |
| ·扩展不确定度 | 第61页 |
| ·基于BP 神经网络的电能表检定装置不确定度分析 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
