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基于仿生模式识别技术的GIS故障分类与定位方法的研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
目录第8-11页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 GIS故障类型简介第11-12页
    1.2 GIS故障识别与定位技术的研究现状第12-18页
        1.2.1 故障信号监测研究现状第12-14页
        1.2.2 故障信号特征提取研究现状第14-16页
        1.2.3 故障信号模式分类方法第16-17页
        1.2.4 故障定位技术研究现状第17-18页
    1.3 本文所做的工作第18-20页
    1.4 本文章节安排第20-21页
第2章 MP特征提取算法研究与改进第21-35页
    2.1 完备小波原子库第22-27页
        2.1.1 常用小波时频原子第22-25页
        2.1.2 PD信号小波原子库选择第25-27页
    2.2 匹配追踪算法第27-31页
        2.2.1 MP基本算法第27-29页
        2.2.2 快速MP算法第29-31页
    2.3 改进的快速MP算法第31-34页
        2.3.1 对优化原子库的改进第31-32页
        2.3.2 对匹配计算的改进第32-34页
    2.4 本章小结第34-35页
第3章 仿生模式识别方法研究与改进第35-49页
    3.0 BPR简介第35-36页
        3.0.1 BPR核心思想第35-36页
        3.0.2 BPR与传统分类方法第36页
    3.1 BPR超高维理论基础第36-39页
        3.1.1 高维欧氏几何学第36-38页
        3.1.2 高维空间中的膨胀积运算第38-39页
    3.2 仿生模式识别的实现方法第39-43页
        3.2.1 超平面的求解第39-40页
        3.2.2 超曲面与超多面体的求解第40-41页
        3.2.3 现有BPR实现方法第41-43页
    3.3 改进的BPR的实现第43-48页
        3.3.1 现有BPR实现方法分析第43-44页
        3.3.2 改进的BPR超高维流体构造第44-46页
        3.3.3 改进的BPR识别过程第46-48页
    3.4 本章小结第48-49页
第4章 GIS故障分类实验仿真与结果分析第49-67页
    4.1 快速MP特征提取的实现第50-55页
        4.1.1 改进的参数离散方法实现第50-52页
        4.1.2 PD信号特征参数选取第52-53页
        4.1.3 快速MP实现步骤第53-54页
        4.1.4 快速MP特征提取速度比较第54-55页
    4.2 基于BPR的故障类型识别实现第55-58页
        4.2.1 GIS故障发生阈值设定第55页
        4.2.2 BPR核归一化处理第55-56页
        4.2.3 BPR的故障分类实现步骤第56-58页
    4.3 实验结果分析第58-62页
        4.3.1 基于BPR单故障结果分析第58-60页
        4.3.2 基于BPR多故障结果分析第60-62页
    4.4 不同BPR实现方法比较第62-65页
        4.4.1 超香肠体覆盖BPR实现方法第62-63页
        4.4.2 超高维单形覆盖BPR实现法第63-64页
        4.4.3 BPR实现方法比较第64-65页
    4.5 本章小结第65-67页
第5章 GIS故障定位方法研究与改进第67-83页
    5.1 GIS故障定位方法的选择第67-70页
        5.1.1 AOA定位法第67-68页
        5.1.2 RSSI定位法第68-69页
        5.1.3 TOA定位法第69页
        5.1.4 DTOA定位法第69-70页
    5.2 DTOA定位法时间差提取第70-73页
        5.2.1 现有DTOA时间差提取算法第70-71页
        5.2.2 基于快速MP算法的时间差提取第71-73页
    5.3 DTOA定位实现第73-77页
        5.3.1 位置估计第73-76页
        5.3.2 改进的位置估计第76-77页
    5.4 DTOA定位性能评价第77-81页
        5.4.1 定位性能评价标准第77-79页
        5.4.2 GIS故障定位性能分析第79-81页
    5.5 本章小结第81-83页
第6章 总结与展望第83-85页
    6.1 总结第83页
    6.2 展望第83-85页
参考文献第85-91页
致谢第91-93页
作者在攻读硕士学位期间发表的论文第93页

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