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基于模糊神经网络的设备故障诊断专家系统

中文摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·课题的研究意义第9页
   ·国内外故障诊断专家系统的研究现状第9-13页
     ·主元分析法第9-10页
     ·遗传算法第10-11页
     ·小波变换法第11页
     ·神经网络分析法第11-12页
     ·模糊系统第12页
     ·定性推理第12-13页
   ·本课题主要研究内容第13-14页
   ·本章小结第14-15页
第二章 模糊神经网络的基础知识第15-28页
   ·神经网络理论基础第15-20页
     ·神经元和网络结构第15-18页
     ·神经网络模型第18-20页
   ·神经网络模型设计第20-23页
     ·数据变换处理方法第20-21页
     ·特征参数提取方法第21-23页
   ·模糊集合理论基础第23-25页
     ·置信区间特征及运算第23页
     ·模糊数运算第23-25页
   ·模糊神经网络第25-27页
     ·模糊神经网络模型第25-26页
     ·模糊神经网络主要形式第26页
     ·模糊神经网络学习方法第26-27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 冷冻冷却水系统分析第28-36页
   ·冷冻冷却水项目概况第28-29页
   ·系统主要参数及运行原理第29-30页
   ·系统常见故障分类第30-35页
   ·本章小结第35-36页
第四章 BP 神经网络模型的系统分析第36-45页
   ·BP 神经网络模型第36-37页
     ·网络原理第36页
     ·神经网络模型第36-37页
   ·BP 网络标准学习算法第37-39页
   ·BP 神经网络学习算法的MATLAB 实现第39-44页
     ·MATLAB 神经网络工具箱(BP 算法)第39页
     ·BP 网络的MATLAB 算法实现第39-43页
     ·仿真实验第43-44页
   ·本章小结第44-45页
第五章 ELMAN 神经网络模型的系统分析第45-52页
   ·ELMAN 神经网络模型第45页
   ·ELMAN 网络标准学习算法第45-46页
   ·ELMAN 神经网络学习算法的MATLAB 实现第46-51页
     ·MATLAB 神经网络工具箱(Elman 算法)第46-47页
     ·Elman 网络的MATLAB 算法实现第47-51页
     ·仿真实验第51页
   ·本章小结第51-52页
第六章 RBF 神经网络模型的系统分析第52-62页
   ·RBF 神经网络模型第52-53页
     ·网络原理第52页
     ·神经网络模型第52-53页
   ·RBF 网络标准学习算法第53-55页
   ·RBF 神经网络学习算法的MATLAB 实现第55-60页
     ·MATLAB 神经网络工具箱(RBF 算法)第55页
     ·RBF 网络的MATLAB 算法实现第55-60页
     ·仿真实验第60页
   ·本章小结第60-62页
第七章 模糊神经网络模型的系统分析第62-75页
   ·神经网络----模糊推理协作系统第62-63页
   ·三种基本神经网络模型的对比分析第63-65页
   ·基于模糊神经网络模型的系统分析第65-73页
     ·学习样本组织第65页
     ·系统构造与仿真结果第65-68页
     ·输入参数优化、重构并仿真第68-73页
   ·系统模糊规则解释第73-74页
   ·本章小结第74-75页
第八章 系统结合开发与研究总结第75-81页
   ·EXCEL 与MATLAB 结合开发系统第75-77页
     ·与Excel 实现数据转换整体过程第75页
     ·创建nnxToolKit 的Excel 插件第75-76页
     ·安装nnxToolKit 组件第76页
     ·集成nnxToolKit 到VBA第76页
     ·创建图形用户界面第76页
     ·测试插件第76-77页
     ·打包、分发组件第77页
   ·EXCEL 调用结果第77-78页
   ·主要研究内容与创新第78-79页
   ·存在问题与展望第79-81页
参考文献第81-84页
攻读学位期间公开发表的论文第84-85页
致谢第85-86页

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