| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-34页 |
| ·本文研究背景及意义 | 第15-16页 |
| ·模拟电路故障诊断的发展与研究现状 | 第16-19页 |
| ·国外发展与研究现状 | 第16-18页 |
| ·国内发展与研究现状 | 第18-19页 |
| ·模拟电路故障诊断方法分类及常用方法的不足 | 第19-21页 |
| ·支持向量机及集成 | 第21-32页 |
| ·支持向量机 | 第21-26页 |
| ·多分类支持向量机 | 第26-30页 |
| ·SVM 集成方法 | 第30-32页 |
| ·本文的主要研究内容与结构安排 | 第32-34页 |
| ·主要研究内容 | 第32-33页 |
| ·结构安排 | 第33-34页 |
| 第二章 模拟电路的时频域特征提取方法研究 | 第34-53页 |
| ·JTFD 故障特征提取方法 | 第34-42页 |
| ·JTFD 故障特征提取步骤 | 第35-36页 |
| ·JTFD 故障特征提取方法的算法复杂度分析 | 第36-37页 |
| ·基于JTFD 特征和模糊支持向量机的故障诊断 | 第37-38页 |
| ·故障诊断实例 | 第38-42页 |
| ·基于双树复小波分形技术的故障特征提取 | 第42-52页 |
| ·双树复小波变换 | 第43-44页 |
| ·分形的基本理论 | 第44-49页 |
| ·双树复小波分形特征提取方法及算法复杂度分析 | 第49-50页 |
| ·基于双树复小波分形特征的故障诊断实例 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第三章 模拟电路故障诊断的多重分形分析研究 | 第53-72页 |
| ·论文相关的多重分形理论简述 | 第53-59页 |
| ·多重分形的定义 | 第53-57页 |
| ·多重分形参数的性质 | 第57-58页 |
| ·Chhabra 算法 | 第58-59页 |
| ·非线性模拟电路故障诊断的MF-DFA 算法 | 第59-65页 |
| ·MF-DFA 算法 | 第59-61页 |
| ·基于MF-DFA 算法的模拟电路诊断实例 | 第61-65页 |
| ·非线性模拟电路故障诊断的小波领袖多重分形分析 | 第65-71页 |
| ·小波领袖定义 | 第65-66页 |
| ·基于对数累积量的WL-MFA 方法 | 第66-67页 |
| ·WL-MFA 的多重分形参数估计 | 第67-68页 |
| ·非线性模拟电路的诊断实例 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第四章 基于特征选择和SVM 参数优化的模拟电路故障诊断研究 | 第72-95页 |
| ·特征选择和SVM 参数优化的问题描述 | 第72-77页 |
| ·特征选择 | 第72-73页 |
| ·SVM 参数优化 | 第73-76页 |
| ·特征选择和SVM 参数优化的数学描述 | 第76-77页 |
| ·粒子群优化算法 | 第77-84页 |
| ·连续粒子群优化算法 | 第77-79页 |
| ·离散粒子群优化算法 | 第79-81页 |
| ·改进的粒子群优化算法 | 第81-84页 |
| ·基于混合粒子群优化算法的特征选择和SVM 参数优化 | 第84-87页 |
| ·混合粒子群优化算法 | 第84-85页 |
| ·故障诊断实例 | 第85-87页 |
| ·基于多目标优化的特征选择和SVM 参数优化 | 第87-94页 |
| ·交叉熵方法 | 第88-89页 |
| ·基于CEM 多目标优化的特征选择和SVM 参数优化 | 第89-91页 |
| ·CEM-SVM 算法的诊断实例 | 第91-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 第五章 基于SVM 集成的模拟电路故障诊断方法研究 | 第95-119页 |
| ·D-S 理论 | 第95-99页 |
| ·D-S 理论的基本概念 | 第95-96页 |
| ·Dempster 组合规则 | 第96-97页 |
| ·D-S 理论合成规则的基本性质 | 第97-98页 |
| ·多属性决策规则 | 第98-99页 |
| ·融合HSVM 和D-S 理论的模拟电路故障诊断 | 第99-107页 |
| ·基于核的可能性聚类算法 | 第99-102页 |
| ·融合HSVM 和D-S 理论的集成故障诊断方法 | 第102-104页 |
| ·融合HSVM 和D-S 理论的算法复杂度分析 | 第104页 |
| ·故障诊断实例 | 第104-107页 |
| ·融合SVDD 和D-S 理论的模拟电路故障诊断 | 第107-113页 |
| ·经典多分类SVDD 算法 | 第107-109页 |
| ·融合SVDD 和D-S 理论的集成故障诊断方法 | 第109-112页 |
| ·融合SVDD 和D-S 理论的算法复杂度分析 | 第112页 |
| ·故障诊断实例 | 第112-113页 |
| ·基于AdaBoost-SVM 的模拟电路故障诊断 | 第113-118页 |
| ·AdaBoost 算法 | 第113-114页 |
| ·改进的AdaBoost-SVM 算法及算法复杂度分析 | 第114-116页 |
| ·故障诊断实例 | 第116-118页 |
| ·本章小结 | 第118-119页 |
| 第六章 一个完整的模块电路的故障诊断实例 | 第119-129页 |
| ·线性中放电路及故障模式设置 | 第119-120页 |
| ·故障仿真及实验步骤 | 第120-121页 |
| ·故障诊断模型的建立 | 第121-125页 |
| ·基于特征选择和SVM 参数优化的故障诊断模型的建立 | 第121-123页 |
| ·融合HSVM 和D-S 理论的集成故障诊断模型的建立 | 第123页 |
| ·融合SVDD 和D-S 理论的集成故障诊断模型的建立 | 第123-124页 |
| ·基于改进AdaBoost-SVM集成故障诊断模型的建立 | 第124-125页 |
| ·故障诊断结果对比 | 第125-128页 |
| ·本章小结 | 第128-129页 |
| 第七章 总结与展望 | 第129-133页 |
| ·论文工作总结 | 第129-131页 |
| ·研究展望 | 第131-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-144页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第144-146页 |
