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基于人工智能算法的模拟电路板诊断工具研究与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景第11-13页
        1.1.1 故障诊断的发展第12-13页
        1.1.2 故障诊断工具开发案例第13页
    1.2 研究目的和意义第13-14页
    1.3 研究内容及论文结构第14-16页
        1.3.1 研究内容第14页
        1.3.2 论文结构第14-16页
第二章 模拟电路故障仿真实验分析第16-29页
    2.1 PSPICE电路板仿真实验第16-18页
        2.1.1 PSPICE电路仿真第16-17页
        2.1.2 电路蒙特卡洛实验分析第17-18页
    2.2 仿真文件特征值提取第18-20页
    2.3 BP神经网络实验分析第20-22页
        2.3.1 BP神经网络拓扑结构第20页
        2.3.2 BP神经网络实验第20-22页
        2.3.3 实验结果分析第22页
    2.4 支持向量机实验分析第22-25页
        2.4.1 支持向量机故障分类实验第23-24页
        2.4.2 实验结果分析第24-25页
    2.5 SOM神经网络实验分析第25-28页
        2.5.1 SOM神经网络结构第25-26页
        2.5.2 SOM神经网络故障分类实验第26-27页
        2.5.3 实验结果分析第27-28页
    2.6 本章小结第28-29页
第三章 诊断工具软件需求分析及相关技术第29-41页
    3.1 软件需求分析第29页
    3.2 软件功能划分第29-30页
    3.3 诊断工具框架搭建第30-35页
        3.3.1 MFC框架技术第30-33页
        3.3.2 诊断工具框架设计第33-35页
        3.3.3 主界面类图设计第35页
    3.4 动态链接库编程第35-38页
        3.4.1 动态链接库文件第36-37页
        3.4.2 动态链接库的链接方式第37页
        3.4.3 DLL加载人工智能算法第37-38页
    3.5 XML文档解析第38-40页
    3.6 本章小结第40-41页
第四章 数据库设计第41-49页
    4.1 数据库编程第41页
    4.2 ADO技术及实现第41-44页
    4.3 数据库需求分析第44-46页
    4.4 数据库表结构设计第46-48页
    4.5 本章小结第48-49页
第五章 诊断工具功能设计第49-65页
    5.1 电路板信息树形控件设计第49-52页
        5.1.1 树形控件设计与实现第49-51页
        5.1.2 树形控件数据库管理操作第51-52页
    5.2 故障模式列表控件设计第52页
    5.3 故障诊断选项卡控件设计第52-59页
        5.3.1 故障模式的修改与删除第53-54页
        5.3.2 实测训练数据提取第54-56页
        5.3.3 实测诊断第56-57页
        5.3.4 仿真训练数据提取第57-58页
        5.3.5 仿真诊断第58-59页
        5.3.6 历史诊断数据查询模块设计第59页
    5.4 训练数据选项卡控件设计第59-60页
    5.5 诊断显示图形控件设计第60-63页
        5.5.1 PCB原理图故障显示设计第61-62页
        5.5.2 实物图故障显示设计第62-63页
    5.6 定时刷新功能设计第63-64页
        5.6.1 动态文本设计第64页
        5.6.2 故障模式信息修改更新第64页
    5.7 本章小结第64-65页
第六章 电路板诊断工具实例验证第65-73页
    6.1 电路板信息管理模块验证第66-67页
    6.2 故障模式管理模块验证第67-68页
    6.3 故障诊断模块验证第68-70页
        6.3.1 实测数据训练验证第68页
        6.3.2 实测诊断验证第68-69页
        6.3.3 仿真数据训练验证第69-70页
        6.3.4 仿真诊断验证第70页
    6.4 历史数据查询模块验证第70-71页
    6.5 诊断结果图形显示模块验证第71-72页
        6.5.1 实物图故障显示实例验证第71页
        6.5.2 PCB原理图故障定位实例验证第71-72页
    6.6 本章小结第72-73页
第七章 总结与展望第73-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-77页
附录第77-78页

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