| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 用电信息采集系统应用现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 状态诊断研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 研究存在的不足 | 第12页 |
| 1.3 研究内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 用电信息采集与状态诊断相关理论 | 第14-24页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 用电信息采集因素评价理论 | 第14-18页 |
| 2.2.1 评价方法的选取 | 第14-15页 |
| 2.2.2 层次分析法原理 | 第15-18页 |
| 2.3 状态诊断相关理论 | 第18-22页 |
| 2.3.1 诊断方法的选取 | 第18页 |
| 2.3.2 BP神经网络原理 | 第18-22页 |
| 2.4 信息采集与状态诊断的关联性 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于层次分析法的信息采集影响因素评价方法研究 | 第24-33页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 调研形式及结果分析 | 第24-26页 |
| 3.3 评价必要性分析 | 第26页 |
| 3.4 基于层次分析法的采集因素评价方法 | 第26-28页 |
| 3.4.1 评价方法基本思路 | 第26-27页 |
| 3.4.2 评价方法实现基础 | 第27-28页 |
| 3.4.3 评价方法实现流程 | 第28页 |
| 3.5 算例分析 | 第28-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于BP神经网络的终端设备诊断方法研究 | 第33-44页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 设备诊断必要性分析 | 第33-34页 |
| 4.3 基于BP神经网络的设备诊断方法 | 第34-38页 |
| 4.3.1 诊断基本思路 | 第34-35页 |
| 4.3.2 诊断实现基础 | 第35-36页 |
| 4.3.3 诊断实现流程 | 第36-38页 |
| 4.4 算例分析 | 第38-43页 |
| 4.4.1 智能电表状态诊断 | 第38-40页 |
| 4.4.2 集中器状态诊断 | 第40-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第44页 |
| 5.2 后续研究工作 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |