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模糊聚类分析及其在变压器油色谱数据分析中的应用

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
1 绪论第10-17页
   ·课题的来源、目的和意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-16页
   ·本文研究的主要内容第16-17页
2 基于DGA 数据的变压器故障诊断第17-26页
   ·DGA 反映故障的原理第17页
   ·DGA 数据的提取第17-18页
   ·变压器的故障分类第18-21页
   ·DGA 的应用现状第21-25页
   ·DGA 存在的问题第25-26页
3 聚类分析第26-37页
   ·聚类分析概述第26-29页
   ·相似性度量第29-32页
   ·聚类目标函数第32-34页
   ·DGA 数据的预处理第34-36页
   ·本章小结第36-37页
4 基于目标函数的模糊聚类方法第37-58页
   ·基于模糊ISODATA 算法的变压器故障诊断第37-49页
   ·基于改进模糊ISODATA 算法的变压器故障诊断第49-56页
   ·本章小结第56-58页
5 基于模糊逻辑聚类神经元网络的变压器故障诊断第58-67页
   ·模糊逻辑聚类神经元网络的结构第58-59页
   ·网络学习算法第59-61页
   ·变压器故障诊断结果与实例分析第61-66页
   ·本章小结第66-67页
6 进化策略及其在变压器故障诊断中的应用第67-79页
   ·进化策略的基本原理第67-70页
   ·进化策略在变压器故障诊断中的应用第70-72页
   ·变压器故障诊断结果与实例分析第72-78页
   ·本章小结第78-79页
7 总结和对未来的展望第79-82页
   ·本文的工作总结第79-80页
   ·研究展望第80-82页
致谢第82-83页
参考文献第83-86页
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文第86-87页
附录2 故障建模油色谱数据库第87-94页
附录3 准确率测试油色谱数据库第94-96页

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