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基于SVM的核电站不常用备件分类模型研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
1 概述第8-18页
   ·课题背景第8-9页
   ·本课题研究目的第9页
   ·国内外研究现状第9-18页
     ·备件ABC 分类研究现状第9-11页
     ·支持向量机(SVM)研究现状第11-12页
     ·SVM 多类别分类方法研究现状第12-16页
     ·SVM 参数选择研究现状第16-18页
2 核电备件分类指标体系研究第18-22页
   ·常用备件分类指标体系第18-19页
   ·核电站备件的特点第19-20页
   ·核电站备件分类指标第20-21页
   ·备件分类工作流程第21-22页
3 基于SVM 的备件分类模型研究第22-30页
   ·SVM 基本理论第22-23页
   ·SVM 分类原理第23-25页
   ·备件分类方法的选择第25-28页
     ·分类方法简介第25-27页
     ·分类方法的比较第27-28页
   ·分类模型设计第28-30页
4 构建二类别分类SVM 方法研究第30-45页
   ·提取不常用备件信息第30-31页
   ·抽取样本第31页
   ·确定核函数第31-35页
     ·不使用核函数第32-33页
     ·使用多项式核函数第33页
     ·使用径向基核函数第33-34页
     ·使用Sigmoid 核函数第34-35页
   ·调整核函数参数及惩罚参数第35-41页
     ·A 类和B 类备件的SVM 参数调整实验第36-39页
     ·A 类和C 类备件的SVM 参数调整实验第39-40页
     ·B 类和C 类备件的SVM 参数调整实验第40-41页
     ·实验结果分析第41页
   ·样本数据的正向化和无量纲化第41-45页
     ·样本数据处理方法介绍第42-43页
     ·选择最优的正向化和无量纲化的方法第43-45页
5 备件分类实例分析第45-51页
   ·生成最优的分类SVM第45-46页
   ·不常用备件分类第46-47页
   ·分类结果分析第47-51页
6 总结和研究展望第51-53页
   ·全文总结第51页
   ·研究展望第51-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-58页
附录1 攻读学位期间发表的论文目录第58-59页
附录2 攻读学位期间参加的科研课题第59页

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