基于粗糙集理论和MSVM的绝缘节破损预测的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 论文的选题背景和研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 钢轨绝缘节的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 数据预测算法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第13页 |
| 1.5 论文的基本框架 | 第13-15页 |
| 2 钢轨绝缘和特征提取 | 第15-23页 |
| 2.1 钢轨绝缘节基础理论 | 第15-20页 |
| 2.1.1 轨道电路与钢轨绝缘 | 第15-17页 |
| 2.1.2 胶接钢轨绝缘接头的结构 | 第17-18页 |
| 2.1.3 钢轨绝缘损坏的原因 | 第18-19页 |
| 2.1.4 胶接绝缘性能 | 第19页 |
| 2.1.5 轨道电路绝缘状态分析 | 第19页 |
| 2.1.6 现场测试方法以及判断标准 | 第19-20页 |
| 2.2 特征提取 | 第20-23页 |
| 2.2.1 数据分析 | 第20-21页 |
| 2.2.2 选取特征属性 | 第21-23页 |
| 3 粗糙集理论和支持向量机概述 | 第23-39页 |
| 3.1 粗糙集理论基本概念 | 第23-25页 |
| 3.1.1 知识表达系统 | 第23页 |
| 3.1.2 等价与不可分辨关系 | 第23-24页 |
| 3.1.3 粗糙近似与正域 | 第24页 |
| 3.1.4 差别矩阵 | 第24页 |
| 3.1.5 属性重要性与信息熵 | 第24-25页 |
| 3.1.6 相容度 | 第25页 |
| 3.2 信息熵离散化算法 | 第25-28页 |
| 3.2.1 离散化问题描述 | 第25-26页 |
| 3.2.2 基于信息熵的粗糙集离散化方法 | 第26-28页 |
| 3.3 属性约简 | 第28-30页 |
| 3.3.1 基于信息熵的属性约简 | 第29页 |
| 3.3.2 改进主分量启发式约简算法 | 第29-30页 |
| 3.4 支持向量机 | 第30-39页 |
| 3.4.1 统计学习理论 | 第30-31页 |
| 3.4.2 最优分类超平面 | 第31-32页 |
| 3.4.3 支持向量机 | 第32-37页 |
| 3.4.4 多类支持向量机 | 第37-39页 |
| 4 基于粗糙集理论和MSVM的绝缘节破损预测 | 第39-56页 |
| 4.1 属性约简 | 第39-41页 |
| 4.1.1 数据离散化 | 第39-41页 |
| 4.1.2 改进主分量启发式约简算法 | 第41页 |
| 4.2 不均衡数据问题 | 第41-48页 |
| 4.2.1 不均衡数据处理方法 | 第41-45页 |
| 4.2.2 不均衡数据分类器性能评估标准 | 第45-48页 |
| 4.3 绝缘节破损预测 | 第48-56页 |
| 4.3.1 优化SVM参数 | 第48-50页 |
| 4.3.2 绝缘节破损预测 | 第50-53页 |
| 4.3.3 结果对比 | 第53-55页 |
| 4.3.4 维修建议 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第61页 |
