| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 异常数据概述 | 第8-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 研究现状 | 第10-14页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第14-15页 |
| 2 基于BP网络的异常数据检测 | 第15-30页 |
| 2.1 BP网络基本原理 | 第15-18页 |
| 2.1.1 BP网络模型与结构 | 第15页 |
| 2.1.2 BP学习规则 | 第15-16页 |
| 2.1.3 信息的正向传递 | 第16页 |
| 2.1.4 误差的反向传播 | 第16-18页 |
| 2.1.5 BP网络的特点 | 第18页 |
| 2.2 基于BP网络异常检测方法的设计 | 第18-22页 |
| 2.2.1 输入输出的选择 | 第18-19页 |
| 2.2.2 隐层的设计 | 第19-20页 |
| 2.2.3 输出激活函数的选择 | 第20-22页 |
| 2.3 仿真研究 | 第22-27页 |
| 2.3.1 原始数据 | 第22-23页 |
| 2.3.2 样本数据提取及网络训练 | 第23-25页 |
| 2.3.3 异常数据的判定 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-30页 |
| 3 基于小波变换的异常数据检测 | 第30-57页 |
| 3.1 小波变换的发展背景 | 第30-32页 |
| 3.2 小波变换的理论基础 | 第32-35页 |
| 3.2.1 连续小波变换 | 第32-34页 |
| 3.2.2 二进小波变换 | 第34-35页 |
| 3.2.3 离散小波变换 | 第35页 |
| 3.3 几种常用的小波介绍 | 第35-43页 |
| 3.3.1 Haar小波 | 第35-36页 |
| 3.3.2 Daubeehies小波 | 第36-38页 |
| 3.3.4 Morlet小波 | 第38-39页 |
| 3.3.5 Biorthogonal(biorNr.Nd)小波系 | 第39-40页 |
| 3.3.6 Coifiet小波 | 第40-41页 |
| 3.3.7 Symlets小波系 | 第41-42页 |
| 3.3.8 常见几种小波应用性能分析 | 第42-43页 |
| 3.4 基于小波变换的异常数据检测的基本原理 | 第43-46页 |
| 3.4.1 信号的奇异性分析 | 第43-44页 |
| 3.4.2 小波变换与信号的奇异性 | 第44-45页 |
| 3.4.3 小波变换模极大值点同信号突变点之间的关系 | 第45-46页 |
| 3.5 基于小波变换的异常数据检测方法的设计 | 第46-51页 |
| 3.5.1 小波基的选择 | 第47-49页 |
| 3.5.2 阈值的确定 | 第49-51页 |
| 3.6 仿真研究 | 第51-56页 |
| 3.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 4 基于小波变换的异常检测方法在电弧炉控制过程中的应用 | 第57-77页 |
| 4.1 电弧炉炼钢工艺 | 第57-63页 |
| 4.1.1 电弧炉炼钢的流程 | 第57-58页 |
| 4.1.2 电弧炉炼钢的设备概括 | 第58-61页 |
| 4.1.3 电弧炉电极调节系统 | 第61-63页 |
| 4.2 电弧炉过程控制系统异常数据检测 | 第63-76页 |
| 4.2.1 输入对系统输出的影响 | 第63-65页 |
| 4.2.2 三相电流之间的耦合作用 | 第65-76页 |
| 4.3 本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
