基于相关向量机的小样本故障诊断预测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·故障诊断预测与小样本问题 | 第8-11页 |
| ·故障诊断预测 | 第8-9页 |
| ·故障诊断预测的国内外研究进展 | 第9-10页 |
| ·基于小样本的故障诊断预测研究现状 | 第10-11页 |
| ·相关向量机及其在故障诊断预测中的研究情况 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容及安排 | 第12-14页 |
| 2 相关向量机算法 | 第14-22页 |
| ·相关向量机预测模型 | 第14-18页 |
| ·模型描述 | 第14-15页 |
| ·参数推断 | 第15-17页 |
| ·参数预测 | 第17页 |
| ·预测模型仿真实验 | 第17-18页 |
| ·相关向量机分类模型 | 第18-21页 |
| ·模型描述 | 第18-19页 |
| ·参数估计 | 第19-20页 |
| ·分类模型仿真实验 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 3 相关向量机算法改进 | 第22-34页 |
| ·核函数 | 第22-23页 |
| ·基于布谷鸟算法的相关向量机模型 | 第23-25页 |
| ·布谷鸟算法 | 第23-24页 |
| ·布谷鸟算法优化相关向量机参数 | 第24-25页 |
| ·布谷鸟算法的混合核相关向量机模型 | 第25页 |
| ·仿真实验 | 第25-32页 |
| ·差分进化 | 第25-27页 |
| ·预测模型 | 第27-30页 |
| ·分类模型 | 第30-32页 |
| ·小结 | 第32-34页 |
| 4 应用 | 第34-42页 |
| ·故障诊断 | 第34-35页 |
| ·气路诊断 | 第34页 |
| ·油路诊断 | 第34-35页 |
| ·故障预测 | 第35-36页 |
| ·故障分类 | 第36-40页 |
| ·样本类别 | 第36-39页 |
| ·故障类别 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-42页 |
| 5 结论与展望 | 第42-44页 |
| ·总结 | 第42页 |
| ·后续工作展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-50页 |
| 作者攻读学位期间发表学术论文清单 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
