| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| ·电力变压器故障诊断的意义 | 第9-10页 |
| ·电力变压器故障诊断的主要方法与研究现状 | 第10-18页 |
| ·概述 | 第10-11页 |
| ·油中溶解气体法 | 第11-15页 |
| ·人工智能方法 | 第15-18页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 粗糙集的理论基础 | 第20-29页 |
| ·知识与知识库 | 第20-21页 |
| ·粗糙集合的定义 | 第21-22页 |
| ·知识的化简 | 第22-24页 |
| ·约简与核 | 第22页 |
| ·决策表及其约简 | 第22-24页 |
| ·粗糙集理论的特点及与相关理论和领域的关系 | 第24-26页 |
| ·粗糙集理论的特点 | 第24-25页 |
| ·粗糙集理论的特点及与相关理论和领域的关系 | 第25页 |
| ·粗糙集与神经网络、知识工程、遗传算法、自动控制的关系 | 第25-26页 |
| ·粗糙集理论的应用 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 人工免疫算法及其在变压器故障诊断中的应用 | 第29-51页 |
| ·生物免疫学基本理论 | 第29-39页 |
| ·基本概念和术语 | 第29-30页 |
| ·生物免疫系统的组成 | 第30-33页 |
| ·生物免疫学的基本原理 | 第33-38页 |
| ·生物免疫系统的主要功能和特点 | 第38-39页 |
| ·人工免疫算法 | 第39-45页 |
| ·人工免疫系统的含义及研究状况 | 第39-40页 |
| ·人工免疫算法的研究概况 | 第40-41页 |
| ·人工免疫算法的优越性 | 第41-42页 |
| ·人工免疫网络的相关算法 | 第42-44页 |
| ·人工免疫算法的工程应用 | 第44-45页 |
| ·人工免疫网络算法在变压器故障诊断中的应用 | 第45-50页 |
| ·基于人工免疫网络分类的电力变压器绝缘故障诊断原理 | 第45-46页 |
| ·人工免疫网络分类算法的改进 | 第46-47页 |
| ·人工免疫网络分类算法的流程 | 第47-48页 |
| ·算法参数分析 | 第48-49页 |
| ·实例分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于粗糙集-改进的人工免疫网络分类算法的电力变压器故障诊断方 | 第51-65页 |
| ·基于粗糙集和改进的人工免疫网络分类算法诊断模型的构建 | 第51-57页 |
| ·基于粗糙集的知识约简 | 第51-56页 |
| ·融合三比值法的人工免疫网络分类算法流程的改进 | 第56-57页 |
| ·算法参数设置 | 第57页 |
| ·故障诊断系统 | 第57-60页 |
| ·实例分析 | 第60-64页 |
| ·算法可行性分析 | 第60-62页 |
| ·几种诊断的方法的性能比较 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 总结 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附录A:作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第73页 |
| 附录B:作者在攻读硕士学位期间参加科研项目的情况 | 第73页 |
