| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·引言 | 第11-13页 |
| ·课题研究背景 | 第11-12页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第12-13页 |
| ·课题研究的现状及发展 | 第13-15页 |
| ·国外研究的发展历程及现状 | 第13-14页 |
| ·国内研究的发展历程及现状 | 第14-15页 |
| ·课题研究的内容 | 第15-17页 |
| 第2章 发动机点火故障诊断方法 | 第17-27页 |
| ·发动机点火系统概述 | 第17-20页 |
| ·点火系统的功用及要求 | 第17-18页 |
| ·点火系统的分类 | 第18-19页 |
| ·点火系统主要零部件功能及常见故障 | 第19-20页 |
| ·次级点火波形在汽车故障诊断中的应用 | 第20-22页 |
| ·点火系统故障诊断方法 | 第22-25页 |
| ·基于神经网络的点火系统故障诊断方法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 BP 神经网络诊断及其自身结构优化仿真分析 | 第27-47页 |
| ·BP 神经网络概述 | 第27-34页 |
| ·BP 神经网络结构及训练步骤 | 第27-28页 |
| ·BP 神经网络函数 | 第28-31页 |
| ·BP 神经网络学习算法仿真 | 第31-34页 |
| ·试验车型及实验数据 | 第34-37页 |
| ·BP 神经网络模型设计 | 第37-39页 |
| ·输入输出层的设计 | 第37页 |
| ·隐含层设计 | 第37-39页 |
| ·BP 神经网络的应用及自身优化 | 第39-43页 |
| ·利用网络对故障数据进行诊断 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于 GA 优化 BP 神经网络 | 第47-58页 |
| ·BP 网络的局限性 | 第47-48页 |
| ·GA 算法对 BP 网络的优化 | 第48-52页 |
| ·GA 算法概述 | 第48页 |
| ·GA 算法对 BP 优化的流程 | 第48-49页 |
| ·对 GA 算法的实现 | 第49-52页 |
| ·GA 算法对 BP 神经网络优化的仿真运算 | 第52-56页 |
| ·BP 与 GA-BP 的比较 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 基于 PSO 优化 BP 神经网络 | 第58-68页 |
| ·PSO 算法 | 第58-60页 |
| ·PSO 算法介绍 | 第58页 |
| ·PSO 算法的原理 | 第58-59页 |
| ·PSO 算法的特点 | 第59-60页 |
| ·PSO 算法的实现 | 第60-62页 |
| ·种群和粒子速度的产生、初始化以及更新 | 第60-61页 |
| ·适应度函数 | 第61页 |
| ·定义粒子群基本参数 | 第61-62页 |
| ·PSO 算法优化 BP 神经网络在故障诊断中的应用 | 第62-66页 |
| ·PSO-BP 与 BP、GA-BP 的比较 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·本文结论 | 第68-69页 |
| ·本文的主要工作 | 第69页 |
| ·工作展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |