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基于模糊神经网络的模拟电路故障诊断研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-18页
   ·选题背景和意义第10-11页
   ·模拟电路故障诊断第11-14页
     ·模拟电路故障诊断的困难第11页
     ·模拟电路故障诊断的发展第11-12页
     ·模拟电路故障分类第12-13页
     ·模拟电路故障诊断方法分类第13-14页
   ·模拟电路故障诊断人工智能方法第14-17页
     ·专家系统方法第14-15页
     ·神经网络方法第15页
     ·模糊方法第15-16页
     ·模糊神经网络方法第16-17页
   ·本文的组织安排第17-18页
第二章 人工神经网络第18-38页
   ·人工神经网络的发展及其特点第18-21页
     ·人工神经网络的发展第18-20页
     ·人工神经网络的特点第20-21页
   ·人工神经元模型第21-23页
   ·神经元互连形式第23-25页
   ·神经网络的学习方法第25-27页
     ·学习方式第25-26页
     ·学习规则第26-27页
   ·BP神经网络第27-30页
     ·BP神经网络结构第27页
     ·BP算法第27-30页
   ·BP算法的改进第30-37页
     ·BP算法的缺点第30页
     ·BP算法的启发式改进第30-35页
       ·附加动量法第31-32页
       ·自适应学习率算法第32-33页
       ·弹性BP算法第33-35页
     ·基于数值优化的改进算法第35-37页
       ·牛顿法第35-36页
       ·共轭梯度法第36页
       ·Levenberg-Marquardt法第36-37页
   ·小结第37-38页
第三章 弹性BP算法在故障诊断中的应用第38-55页
   ·神经网络结构第38-42页
     ·网络信息容量与训练样本数第38页
     ·训练样本集的选择第38-41页
       ·输入量的提取与表示第39页
       ·输出量的表示第39-40页
       ·输入数据的预处理第40-41页
     ·网络结构设计第41-42页
       ·隐层数的设计第41页
       ·隐节点数的设计第41-42页
   ·弹性BP算法在故障诊断中的应用第42-50页
     ·诊断电路一第42-48页
       ·诊断电路训练样本集第43-45页
       ·仿真实验第45-48页
     ·诊断电路二第48-50页
       ·诊断电路训练样本集第49-50页
       ·仿真实验第50页
   ·小结第50-55页
第四章 模糊神经网络第55-76页
   ·模糊逻辑理论基础第55-60页
     ·模糊集合的定义第55-56页
     ·模糊集合的表示法第56页
     ·模糊集合的并、交、补运算第56-57页
     ·隶属函数第57-60页
   ·模糊逻辑系统第60-64页
     ·模糊逻辑系统的组成与分类第60-61页
     ·模糊规则库第61-63页
     ·模糊推理机第63页
     ·模糊产生器和反模糊化器第63-64页
   ·模糊神经网络第64-70页
     ·模糊推理与神经网络系统的关系第64-66页
       ·模糊推理与神经网络系统的相似性第65页
       ·模糊推理与神经网络系统的差异性第65-66页
     ·模糊神经网络的发展第66-67页
     ·模糊系统和神经网络的结合第67-68页
     ·串联型模糊神经网络第68-70页
       ·串联型模糊神经网络结构第68-70页
       ·学习算法第70页
   ·诊断实例第70-74页
     ·诊断电路第70-71页
     ·诊断电路训练样本集第71页
     ·仿真实验第71-74页
   ·文中故障诊断的比较第74-75页
   ·小结第75-76页
第五章 结论与展望第76-78页
参考文献第78-83页
致谢第83页

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