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基于多核共空间模式的超限学习机聚类诊断方法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第1章 绪论第16-24页
    1.1 模拟电路故障诊断的研究意义第16-19页
    1.2 故障特征处理技术国内外研究现状第19-20页
    1.3 研究的主要内容及创新点第20-22页
        1.3.1 论文内容安排第20-21页
        1.3.2 论文的主要创新点第21-22页
    1.4 小结第22-24页
第2章 共空间模式的故障特征提取方法分析第24-46页
    2.1 特征提取方法导引第25-35页
        2.1.1 用小波变换进行故障特征提取第25-27页
        2.1.2 用曲线波进行故障数据处理第27-30页
        2.1.3 故障特征用主成分分析第30-32页
        2.1.4 用独立成分分析故障数据特征第32-35页
    2.2 共空间模式特征提取研究第35-42页
        2.2.1 共空间模式研究思路第37-38页
        2.2.2 共空间模式特征提取第38-40页
        2.2.3 共空间频率模式第40-42页
    2.3 共空间模式在模拟电路故障诊断的应用思路第42-44页
    2.4 小结第44-46页
第3章 基于超限学习机的诊断聚类分析第46-73页
    3.1 经典神经网络的故障诊断模型分析比较第47-61页
        3.1.1 模拟电路故障诊断理论第49-50页
        3.1.2 神经网络故障聚类诊断分析第50-51页
        3.1.3 经典神经网络的故障诊断模型分析比较第51-61页
    3.2 超限学习机模拟电路故障诊断方法研究第61-64页
        3.2.1 超限学习机理论第61-62页
        3.2.2 超限学习机方法模型第62-63页
        3.2.3 超限学习机基本聚类第63-64页
    3.3 ELM学习算法模型第64-67页
    3.4 ELM网络结构确定方法第67-70页
        3.4.1 结构选择的必要性和重要性第67页
        3.4.2 构造方法第67-69页
        3.4.3 剪枝方法第69-70页
    3.5 基于共空间模式的超限学习机模拟电路故障诊断方法第70-72页
    3.6 小结第72-73页
第4章 基于CSP和ELM的模拟电路故障诊断仿真第73-91页
    4.1 故障特征提取第73-74页
    4.2 超限学习机的多核共空间模型的研究与建立第74-79页
        4.2.1 多核共空间模型的特征信息处理流程第74-75页
        4.2.2 主成分分析样本特征提取第75-76页
        4.2.3 线性CSP方法第76页
        4.2.4 MCSP特征提取方法第76页
        4.2.5 MKCSP多核共空间模型第76-79页
    4.3 超限学习机的聚类诊断第79-81页
        4.3.1 超限学习机理论第79页
        4.3.2 超限学习机训练学习聚类第79-80页
        4.3.3 超限学习机聚类诊断算法步骤第80-81页
    4.4 模拟电路故障诊断仿真实验第81-89页
        4.4.1 实验样本第81-82页
        4.4.2 电路故障实验特征提取第82-84页
        4.4.3 实验结果分析第84-89页
    4.5 小结第89-91页
第5章 共空间模式和超限学习机故障诊断实验第91-112页
    5.1 实验电路样本数据采集第94-97页
        5.1.1 故障样本采集电路原理图第94-95页
        5.1.2 故障样本采集电路PCB电路图第95-96页
        5.1.3 故障样本采集电路实物电路板第96-97页
    5.2 电路故障特征提取第97-101页
    5.4 共空间模式方法的特征信息处理第101-111页
        5.4.1 算法步骤第107页
        5.4.2 实验结果第107-110页
        5.4.3 实验结果分析第110-111页
    5.5 小结第111-112页
结论第112-114页
参考文献第114-124页
致谢第124-125页
附录A第125-127页
附录B第127-131页
附录C第131-135页
附录D第135-139页
附录E第139-141页

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