| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 论文研究的目的与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 论文研究的背景 | 第9-11页 |
| 1.2.1 交流接触器寿命试验的研究现状与发展 | 第9-10页 |
| 1.2.2 数据处理方法 | 第10-11页 |
| 1.3 论文主要的研究内容 | 第11-14页 |
| 第二章 交流接触器寿命试验数据分析 | 第14-28页 |
| 2.1 试验条件及参数 | 第14-15页 |
| 2.2 接触电阻 | 第15-20页 |
| 2.3 燃弧能量 | 第20-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 人工神经网络与小波神经网络理论 | 第28-38页 |
| 3.1 人工神经网络理论 | 第28-30页 |
| 3.1.1 人工神经网络的特点 | 第28-29页 |
| 3.1.2 人工神经网络的学习与分类 | 第29-30页 |
| 3.2 BP神经网络 | 第30-33页 |
| 3.2.1 BP网络结构 | 第30-31页 |
| 3.2.2 BP学习算法 | 第31-33页 |
| 3.3 小波神经网络 | 第33-37页 |
| 3.3.1 小波变换 | 第34-36页 |
| 3.3.3 常用的小波函数 | 第36页 |
| 3.3.4 小波神经网络理论 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于小波神经网络的交流接触器寿命试验数据的处理 | 第38-68页 |
| 4.1 小波分解与小波去噪 | 第38-52页 |
| 4.1.1 小波分解 | 第38-45页 |
| 4.1.2 小波去噪 | 第45-52页 |
| 4.2 单一参数小波神经网络预测 | 第52-59页 |
| 4.2.1 基于接触电阻的预测 | 第52-55页 |
| 4.2.2 基于燃弧能量的预测 | 第55-59页 |
| 4.3 双参数小波神经网络预测 | 第59-62页 |
| 4.4 模型精度检验 | 第62-66页 |
| 4.4.1 基于接触电阻预测结果的检验 | 第62-64页 |
| 4.4.2 基于燃弧能量预测结果的检验 | 第64-65页 |
| 4.4.3 双参数预测结果的检验 | 第65-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80页 |