| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题的研究意义 | 第9页 |
| 1.2 课题的研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2.1 智能故障诊断技术的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 神经网络理论 | 第13-25页 |
| 2.1 人工神经网络理论 | 第13-15页 |
| 2.1.1 人工神经网络研究现状 | 第13-15页 |
| 2.2 神经元理论 | 第15-18页 |
| 2.2.1 生物神经元系统结构特征 | 第15-16页 |
| 2.2.2 人工神经元模型 | 第16-18页 |
| 2.3 神经网络理论 | 第18-21页 |
| 2.3.1 神经网络组成 | 第18页 |
| 2.3.2 神经网络间的连接结构 | 第18-19页 |
| 2.3.3 神经网络的学习算法 | 第19-21页 |
| 2.4 BP神经网络 | 第21-25页 |
| 2.4.1 BP(Back-propagation)网络模型与结构 | 第21-23页 |
| 2.4.2 BP神经网络学习规则 | 第23页 |
| 2.4.3 BP算法中存在的问题 | 第23-25页 |
| 第三章 模糊理论与模糊神经网络 | 第25-37页 |
| 3.1 模糊数学 | 第25-26页 |
| 3.2 模糊集合的概念 | 第26-27页 |
| 3.3 模糊集合的隶属度函数 | 第27-31页 |
| 3.4 模糊系统与神经网络的结合 | 第31-37页 |
| 3.4.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.4.2 模糊神网络学习算法研究 | 第32页 |
| 3.4.3 模糊系统与神经网络结合的形态 | 第32-36页 |
| 3.4.4 本论文所选的模型 | 第36-37页 |
| 第四章 飞机甚高频故障诊断的仿真研究 | 第37-57页 |
| 4.1 仿真工具MATLAB简介 | 第37页 |
| 4.2 基于MATLAB的模糊神经网络 | 第37-41页 |
| 4.2.1 模糊化过程 | 第37-40页 |
| 4.2.2 神经网络工具箱简介 | 第40-41页 |
| 4.3 飞机甚高频通信系统介绍 | 第41-49页 |
| 4.3.1 飞机甚高频通信系统概述 | 第41-42页 |
| 4.3.2 VHF接收机工作原理 | 第42-46页 |
| 4.3.3 VHF发射机工作原理 | 第46-49页 |
| 4.4 飞机甚高频故障诊断实例仿真 | 第49-55页 |
| 4.4.1 模糊隶属函数 | 第51-53页 |
| 4.4.2 建立网络模型 | 第53-54页 |
| 4.4.3 验证 | 第54-55页 |
| 4.5 飞机甚高频故障诊断仿真比较研究 | 第55-57页 |
| 4.5.1 与不经模糊量化的仿真比较 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57页 |
| 5.2 不足与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 研究生期间发表论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |