| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-13页 |
| ·选题背景及意义 | 第6-7页 |
| ·贝叶斯网络的发展和研究现状 | 第7-9页 |
| ·电网故障诊断的研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文的主要内容和结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 贝叶斯网络的基本理论 | 第13-27页 |
| ·贝叶斯网络简介 | 第13-16页 |
| ·贝叶斯网络的参数学习 | 第16-21页 |
| ·NOISY-OR 和NOISY-AND 模型 | 第21-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于人工鱼群算法的贝叶斯网络参数学习 | 第27-38页 |
| ·人工鱼群算法简介 | 第27-30页 |
| ·基于人工鱼群算法的贝叶斯网络参数学习方法 | 第30-33页 |
| ·算法分析 | 第33-35页 |
| ·实验分析 | 第35-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于贝叶斯网络的电网故障诊断 | 第38-53页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·电力系统继电保护动作原理介绍 | 第38-40页 |
| ·基于贝叶斯网络的电网故障诊断方法 | 第40-45页 |
| ·基于MAS 的电网故障诊断系统体系结构 | 第45-51页 |
| ·小结 | 第51-53页 |
| 第五章 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录1 用人工鱼群算法学习贝叶斯网络参数的部分主要程序 | 第60-65页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第65-66页 |
| 详细摘要 | 第66-75页 |