基于神经网络模型的高速接触网运行参数分析
| 第1章 绪论 | 第1-14页 |
| ·接触网检测技术简介 | 第7-8页 |
| ·检测项目及检测参数特点 | 第8-10页 |
| ·根据检测参数判断弓网故障的传统方法 | 第10-12页 |
| ·本文研究的目的与意义及国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 第2章 人工神经网络理论与神经网络模型 | 第14-36页 |
| ·神经网络的发展史 | 第14-16页 |
| ·人工神经网络的特性及主要研究方向 | 第16-17页 |
| ·神经元模型 | 第17-19页 |
| ·前向型神经网络模型 | 第19-27页 |
| ·感知器模型 | 第20-22页 |
| ·BP网络模型 | 第22-25页 |
| ·线性神经网络模型 | 第25-26页 |
| ·径向基函数网络模型 | 第26-27页 |
| ·反馈型神经网络模型 | 第27-32页 |
| ·Elman神经网络 | 第28-29页 |
| ·Hopfield神经网络 | 第29-32页 |
| ·自组织神经网络模型 | 第32-36页 |
| ·自组织竞争神经网络 | 第32-34页 |
| ·自组织特征映射神经网络 | 第34-36页 |
| 第3章 原始数据的读取与初步处理 | 第36-50页 |
| ·原始数据文件的格式及项目内容 | 第36-37页 |
| ·各项数据的读取与写入 | 第37-40页 |
| ·数据类型的转换 | 第40-41页 |
| ·数据曲线的描绘 | 第41-44页 |
| ·数据曲线的拟合 | 第44-48页 |
| ·数据信号的示波器显示 | 第48-50页 |
| 第4章 应用线性神经网络进行故障分析与预测 | 第50-59页 |
| ·选择线性神经网络的思路 | 第50-51页 |
| ·自适应线性神经网络的初步应用——二向量输入 | 第51-55页 |
| ·自适应线性神经网络的深入应用——多向量输入 | 第55-57页 |
| ·网络的确定与测试 | 第57-59页 |
| 第5章 开发参数分析与故障预测软件 | 第59-64页 |
| ·整体结构设计 | 第59-60页 |
| ·界面设计与算法设计 | 第60-62页 |
| ·软件的编写及性能的测试 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 本文的创新点 | 第64页 |
| 可继续开展的研究工作 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第70页 |
