| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·论文研究的意义 | 第8页 |
| ·国内外研究的现状 | 第8-13页 |
| ·本论文的研究内容 | 第13-15页 |
| 2 基于主成分分析法的绝缘子外绝缘特性的综合评判的研究 | 第15-31页 |
| ·主成分分析法的思路 | 第15-16页 |
| ·基于主成分分析法的数学评判模型的建立 | 第16-19页 |
| ·主成分的提取 | 第16-18页 |
| ·综合评判的主成分模型 | 第18-19页 |
| ·重冰区影响绝缘子外绝缘特性的影响指标的选择 | 第19-22页 |
| ·原始影响指标的选择和求取 | 第19-21页 |
| ·原始影响指标的转换 | 第21-22页 |
| ·基于主成分分析的绝缘子外绝缘特性综合评判和结果分析 | 第22-30页 |
| ·指标数据标准化的主成分分析过程和结果分析 | 第23-26页 |
| ·指标数据中心化的主成分分析过程和结果分析 | 第26-29页 |
| ·指标数据非中心化的主成分分析过程和结果分析 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于支持向量机的绝缘子外绝缘特性判断的研究 | 第31-49页 |
| ·机器学习问题和统计学习理论 | 第31-35页 |
| ·支持向量机 | 第35-38页 |
| ·最优分类超平面 | 第35-38页 |
| ·支持向量机 | 第38页 |
| ·基于支持向量机的绝缘子外绝缘特性判断模型的建立 | 第38-42页 |
| ·绝缘子外绝缘影响指数的选择 | 第38-39页 |
| ·基于支持向量机的绝缘子外绝缘特性判断的数学模型的建立 | 第39-42页 |
| ·基于支持向量机的绝缘子外绝缘特性判断模型的选择 | 第42-47页 |
| ·绝缘子外绝缘特性判断的数学模型惩罚参数的选择 | 第42-43页 |
| ·绝缘子外绝缘特性判断的数学模型核函数的选择 | 第43-45页 |
| ·绝缘子外绝缘特性判断的数学模型核参数的选择 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 4 基于支持向量机的绝缘子闪络电压的预测 | 第49-59页 |
| ·数据的选择和处理 | 第49-51页 |
| ·训练、验证数据样本的选择 | 第49-50页 |
| ·试验数据的归一化处理 | 第50-51页 |
| ·支持向量机的回归模型 | 第51-52页 |
| ·基于支持向量机绝缘子闪络电压的预测 | 第52-57页 |
| ·支持向量机回归模型的转换 | 第52-53页 |
| ·基于支持向量机绝缘子闪络电压预测的步骤和模型的选择 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 5 结论 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附:作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第65-66页 |
| 独创性声明 | 第66页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第66页 |
