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基于多分类器决策融合的故障检测与诊断及GUI平台设计

致谢第5-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第15-25页
    1.1 课题背景与研究意义第15页
    1.2 过程监测的研究内容和现状第15-19页
        1.2.1 过程监测的基本概念第16页
        1.2.2 过程监测的基本方法第16-19页
        1.2.3 统计过程监测存在的问题第19页
    1.3 基于决策融合的过程监测第19-21页
        1.3.1 决策融合的基本思想第19-20页
        1.3.2 多分类器系统的基本思想第20-21页
    1.4 本文的创新点和各章节介绍第21-23页
        1.4.1 主要创新点第22页
        1.4.2 各章节介绍第22-23页
    1.5 本章小结第23-25页
第2章 基本方法和实验平台介绍第25-37页
    2.1 集成学习第25-26页
    2.2 多分类器系统第26-29页
        2.2.1 多样性的计算方法第26-27页
        2.2.2 融合算法简介第27-29页
    2.3 Dempster-Shafer证据理论第29-31页
    2.4 TE Benchmark实验研究平台第31-35页
    2.5 本章小结第35-37页
第3章 多分类器系统的多样性设计第37-45页
    3.1 多样性设计分析第37-38页
    3.2 训练数据重采样第38-39页
    3.3 多分类器类型选择第39-41页
        3.3.1 无监督方法选择第39-40页
        3.3.2 有监督方法选择第40-41页
    3.4 仿真测试第41-43页
        3.4.1 无监督方法仿真测试第42页
        3.4.2 有监督方法仿真测试第42-43页
    3.5 本章小结第43-45页
第4章 基于D-S证据的决策融合系统设计第45-63页
    4.1 测试各分类器的分类性能第45-46页
    4.2 “所有决策”融合系统第46-49页
        4.2.1 故障检测第46-47页
        4.2.2 故障诊断第47-49页
    4.3 “选择决策”融合系统第49-50页
    4.4 仿真实例:Tennessee Eastman问题第50-59页
        4.4.1 情景1——“所有决策”融合系统第51-56页
        4.4.2 情景2——“选择决策”融合系统第56-59页
    4.5 性能评估第59-61页
    4.6 本章小结第61-63页
第5章 基于MATLAB-GUI的平台设计第63-75页
    5.1 设计框架第64-68页
        5.1.1 主体系统框架第64-65页
        5.1.2 平台与融合框架的对应关系第65-66页
        5.1.3 仿真环境第66页
        5.1.4 GUI设计第66-67页
        5.1.5 Access数据库技术第67-68页
    5.2 系统主界面设计第68-74页
        5.2.1 登录界面第68-70页
        5.2.2 系统配置界面第70-72页
        5.2.3 离线建模界面第72-73页
        5.2.4 在线监测与故障诊断界面第73-74页
    5.3 本章小结第74-75页
第6章 结论第75-77页
    6.1 本文小结第75-76页
    6.2 展望第76-77页
参考文献第77-83页
攻读硕士学位期间的科研成果第83页

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