| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究的意义 | 第8-9页 |
| 1.2 课题的国内外发展与研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文的主要内容及安排 | 第11-13页 |
| 第二章 布谷鸟搜索算法的研究与改进 | 第13-24页 |
| 2.1 引言 | 第13-14页 |
| 2.2 布谷鸟搜索算法的基本原理 | 第14-15页 |
| 2.2.1 布谷鸟繁殖行为 | 第14页 |
| 2.2.2 Lévy飞行 | 第14-15页 |
| 2.3 布谷鸟搜索算法的数学模拟 | 第15-16页 |
| 2.3.1 布谷鸟搜索算法的数学模型 | 第15-16页 |
| 2.3.2 布谷鸟搜索算法的参数选择 | 第16页 |
| 2.4 布谷鸟搜索算法的流程及步骤 | 第16-18页 |
| 2.5 引入自适应步长的布谷鸟搜索算法 | 第18-19页 |
| 2.5.1 优化算法基本思想 | 第18-19页 |
| 2.5.2 优化算法的流程 | 第19页 |
| 2.6 改进算法的收敛性分析 | 第19-20页 |
| 2.7 改进算法性能测试 | 第20-23页 |
| 2.8 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于改进布谷鸟搜索算法的神经网络 | 第24-31页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 BP神经网络 | 第24-28页 |
| 3.3 基于改进布谷鸟搜索算法的BP神经网络 | 第28-29页 |
| 3.3.1 基本思想 | 第28页 |
| 3.3.2 优化流程 | 第28-29页 |
| 3.4 改进布谷鸟算法训练神经网络 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 抽油机的故障诊断 | 第31-38页 |
| 4.1 引言 | 第31页 |
| 4.2 故障特征提取 | 第31-35页 |
| 4.2.1 小波包理论 | 第32-33页 |
| 4.2.2 基于小波包的故障特征提取 | 第33-35页 |
| 4.3 抽油机的故障诊断 | 第35-37页 |
| 4.3.1 改进的布谷鸟搜索算法对BP网络的训练 | 第35-36页 |
| 4.3.2 优化BP神经网络对抽油机的故障诊断结果 | 第36-37页 |
| 4.3.3 与BP网络的诊断效果对比分析 | 第37页 |
| 4.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 结论 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-42页 |
| 发表文章目录 | 第42-43页 |
| 附录 | 第43-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |