人工免疫算法及其在故障诊断中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究目的及意义 | 第9-10页 |
| ·人工免疫系统概述 | 第10-12页 |
| ·故障诊断方法综述 | 第12-15页 |
| ·传统故障诊断方法 | 第13页 |
| ·模糊诊断方法 | 第13页 |
| ·基于专家系统的诊断方法 | 第13-14页 |
| ·基于神经网络的诊断方法 | 第14-15页 |
| ·基于故障树的诊断方法 | 第15页 |
| ·本文的内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 人工免疫系统的生物学原理 | 第17-26页 |
| ·生物免疫学的发展 | 第17-18页 |
| ·生物免疫系统概述 | 第18-20页 |
| ·生物免疫系统功能 | 第18-19页 |
| ·生物免疫系统的组成 | 第19-20页 |
| ·生物免疫原理 | 第20-24页 |
| ·免疫网络假说 | 第20-21页 |
| ·否定选择原理 | 第21页 |
| ·克隆选择原理 | 第21-22页 |
| ·免疫应答 | 第22-23页 |
| ·抗体多样性原理 | 第23-24页 |
| ·生物免疫系统对人工免疫系统研究的启示 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 人工免疫算法 | 第26-40页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·典型的人工免疫算法 | 第26-39页 |
| ·克隆选择算法 | 第26-28页 |
| ·否定选择算法 | 第28-30页 |
| ·免疫网络算法 | 第30-33页 |
| ·基于信息熵的免疫算法 | 第33-38页 |
| ·其它学习算法 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于否定选择算法的故障诊断方法 | 第40-57页 |
| ·基于aiNet故障样本约减研究 | 第40-47页 |
| ·免疫网络模型 | 第42-43页 |
| ·网络学习算法约减过程 | 第43-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-47页 |
| ·基于否定选择算法的变压器故障诊断方法 | 第47-55页 |
| ·传统变压器故障诊断方法-三比值法简介 | 第47-49页 |
| ·基于否定选择算法故障诊断方法 | 第49-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 基于克隆变异机理的故障诊断方法研究 | 第57-66页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·免疫克隆变异机理与资源竞争概念 | 第57-58页 |
| ·基于克隆变异机理的故障诊断过程 | 第58-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 附录 攻读学位期间发表的学术论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
