| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·选题背景和意义 | 第9-10页 |
| ·模拟电路故障诊断概述 | 第10-14页 |
| ·国内外发展现状 | 第10-11页 |
| ·模拟电路特点及故障诊断困难 | 第11-12页 |
| ·模拟电路故障诊断方法概述 | 第12-13页 |
| ·混沌神经网络与模拟电路故障诊断 | 第13-14页 |
| ·本文研究内容及论文结构 | 第14-16页 |
| 第二章 混沌神经网络理论基础 | 第16-34页 |
| ·混沌理论概述 | 第16-23页 |
| ·混沌的起源 | 第16-18页 |
| ·几种典型混沌时间序列模型 | 第18-21页 |
| ·奇怪吸引子及李雅普诺夫特征指数 | 第21-22页 |
| ·最大Lyapunov 指数及其计算 | 第22-23页 |
| ·人工神经网络概述 | 第23-26页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第23-25页 |
| ·人工神经元模型 | 第25页 |
| ·常用传输函数 | 第25-26页 |
| ·Aihara 混沌神经网络及其改进模型 | 第26-31页 |
| ·Aihara 混沌神经元模型 | 第26-28页 |
| ·Aihara 混沌神经网络模型及其改进 | 第28-31页 |
| ·加噪声混沌神经网络——NCNN | 第31-32页 |
| ·改进的基于 Henon 映射的 NCNN 混沌神经网络模型 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 模拟电路故障模拟及特征提取 | 第34-41页 |
| ·模拟电路故障描述 | 第34-35页 |
| ·模拟电路故障分类 | 第34页 |
| ·模拟电路故障测试 | 第34-35页 |
| ·模拟电路故障模拟 | 第35-36页 |
| ·PSpice 电路仿真系统简介 | 第35页 |
| ·模拟电路故障蒙特卡洛分析及最坏情况分析 | 第35-36页 |
| ·数据处理及特征提取 | 第36-39页 |
| ·数据归一化 | 第36-38页 |
| ·方差数据融合降维 | 第38页 |
| ·主元分析法 | 第38-39页 |
| ·数据处理综述 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于 Aihara 混沌神经网络的模拟电路故障诊断 | 第41-56页 |
| ·Aihara 混沌神经网络设计 | 第41-43页 |
| ·参数设计 | 第41页 |
| ·网络结构设计 | 第41-43页 |
| ·数据样本设计 | 第43页 |
| ·网络学习算法设计 | 第43-44页 |
| ·诊断实例1 | 第44-50页 |
| ·故障电路 | 第44-45页 |
| ·故障分析及分类方法 | 第45-47页 |
| ·数据预处理 | 第47-48页 |
| ·BP 网络仿真及结果分析 | 第48-49页 |
| ·Aihara 混沌神经网络仿真及结果分析 | 第49页 |
| ·仿真结果分析 | 第49-50页 |
| ·诊断实例2 | 第50-55页 |
| ·仿真过程 | 第50-53页 |
| ·仿真数据预处理 | 第53页 |
| ·网络训练 | 第53-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于改进NCNN 的模拟电路故障诊断 | 第56-66页 |
| ·网络结构及算法设计 | 第56-58页 |
| ·网络结构及参数设计 | 第56页 |
| ·网络算法设计 | 第56-58页 |
| ·诊断实例 | 第58-65页 |
| ·电路仿真 | 第58-60页 |
| ·样本数据处理 | 第60-61页 |
| ·混沌神经网络训练 | 第61-62页 |
| ·混沌神经网络测试 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 论文总结与展望 | 第66-68页 |
| ·本论文研究总结 | 第66页 |
| ·前景展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士研究生期间取得的研究成果 | 第73-74页 |