直觉模糊神经网络的设计及应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·直觉模糊神经网络的研究背景及现状 | 第9-11页 |
| ·直觉模糊理论的发展概况 | 第9-10页 |
| ·直觉模糊神经网络的发展概况 | 第10-11页 |
| ·变压器故障诊断的研究背景及现状 | 第11页 |
| ·本课题的研究意义和目的 | 第11-12页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 基于T-S模型的模糊神经网络结构及算法 | 第13-24页 |
| ·模糊神经网络技术 | 第13-16页 |
| ·模糊系统与神经网络概述 | 第13-15页 |
| ·模糊系统与神经网络的结合 | 第15-16页 |
| ·基于T-S模型的模糊神经网络结构 | 第16-18页 |
| ·T-S模型的数学原型 | 第16-17页 |
| ·T-S模型模糊神经网络的结构设计 | 第17-18页 |
| ·基于T-S模型的模糊神经网络学习算法 | 第18-21页 |
| ·后件网络参数的学习算法设计 | 第18-19页 |
| ·前件网络参数的学习算法设计 | 第19-21页 |
| ·前件网络参数学习的改进算法 | 第21页 |
| ·基于ANFIS的模糊神经网络 | 第21-23页 |
| ·ANFIS系统结构 | 第21-23页 |
| ·ANFIS的混合学习算法 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 直觉模糊神经网络的设计及测试 | 第24-35页 |
| ·直觉模糊集理论 | 第24-26页 |
| ·直觉模糊集 | 第24-25页 |
| ·直觉模糊集到模糊集的变换 | 第25-26页 |
| ·直觉模糊神经网络的实现形式及难点 | 第26-29页 |
| ·直觉模糊神经网络的实现形式 | 第26-28页 |
| ·直觉模糊神经网络的优点和研究难点 | 第28-29页 |
| ·直觉模糊神经网络的设计 | 第29-33页 |
| ·系统结构框架 | 第29页 |
| ·训练网络 | 第29-31页 |
| ·FNN_μ和FNN_v的计算 | 第31-32页 |
| ·直觉合成 | 第32-33页 |
| ·直觉模糊神经网络的测试 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 直觉模糊神经网络应用于变压器故障诊断 | 第35-49页 |
| ·变压器常见故障及传统诊断方法 | 第35-37页 |
| ·变压器常见故障及油中溶解气体分析法 | 第35-36页 |
| ·传统DGA诊断方法及其不足 | 第36-37页 |
| ·故障诊断样本的选取及系统输入输出确定 | 第37-39页 |
| ·故障诊断学习样本的选择 | 第37页 |
| ·学习样本的规范化处理 | 第37-38页 |
| ·故障诊断系统输入输出变量的确定 | 第38-39页 |
| ·故障诊断系统设计 | 第39-42页 |
| ·故障诊断系统结构 | 第39-40页 |
| ·故障诊断系统设计过程 | 第40-42页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第42-45页 |
| ·训练网络的数据及结果分析 | 第42-44页 |
| ·故障诊断系统输出数据及结果分析 | 第44-45页 |
| ·结果对比分析 | 第45-48页 |
| ·基于ANFIS的故障诊断系统及结果分析 | 第45-48页 |
| ·结果对比分析 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 结论与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
