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基于神经网络的模拟电路故障诊断方法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
目录第9-13页
第一章 绪论第13-23页
 1.1 研究的背景和意义第13-14页
 1.2 国外研究现状第14-16页
  1.2.1 基于神经网络的故障诊断方法研究现状第14-15页
  1.2.2 可测性分析研究现状第15-16页
  1.2.3 多频测试研究现状第16页
 1.3 国内研究现状第16-17页
 1.4 基于神经网络的模拟电路故障诊断方法第17-20页
 1.5 本文的主要工作及结构安排第20-23页
第二章 模拟电路故障诊断的神经网络结构确定第23-48页
 2.1 神经网络概述第23-25页
  2.1.1 神经网络的优势第23-24页
  2.1.2 神经网络的分类和学习第24页
  2.1.3 神经网络的故障诊断能力第24-25页
 2.2 BP算法第25-30页
  2.2.1 基于BP算法的多层前馈网络模型第25-27页
  2.2.2 BP算法第27-29页
  2.2.3 BP算法的改进第29-30页
 2.3 故障特征提取第30-31页
 2.4 BP神经网络结构的确定第31-37页
  2.4.1 网络信息容量与训练样本数第31-32页
  2.4.2 构造样本集第32-35页
  2.4.3 BP网络结构的设计第35-37页
 2.5 仿真实例第37-43页
  2.5.1 诊断电路第37-38页
  2.5.2 诊断思路第38-39页
  2.5.3 诊断过程第39-43页
 2.6 一类特殊的神经网络--径向基函数网络第43-47页
  2.6.1 RBF网络结构第43-45页
  2.6.2 仿真实验第45-47页
  2.6.3 实际电路验证第47页
 2.7 本章小结第47-48页
第三章 基于主元分析的阶跃响应测试第48-54页
 3.1 概述第48页
 3.2 主元分析方法第48-50页
 3.3 故障诊断实例第50-53页
  3.3.1 诊断电路第50-51页
  3.3.2 故障特征提取第51页
  3.3.3 样本集构造第51-52页
  3.3.4 诊断结果第52-53页
 3.4 本章小结第53-54页
第四章 基于小波-神经网络的I_(DDT)故障诊断第54-71页
 4.1 概述第54-55页
 4.2 模拟电路I_(DDT)技术第55-56页
 4.3 小波变换概述第56-59页
  4.3.1 小波变换定义第56页
  4.3.2 多分辨率分析第56-57页
  4.3.3 小波包变换第57-58页
  4.3.4 小波变换和小波包变换的直观解释第58-59页
 4.4 应用实例第59-70页
  4.4.1 基于多分辨分析的故障诊断第59-65页
  4.4.2 基于小波包变换的故障诊断第65-70页
 4.5 本章小结第70-71页
第五章 基于神经网络信息融合的故障诊断第71-79页
 5.1 概述第71页
 5.2 信息融合的层次和方法第71页
 5.3 基于神经网络的信息融合第71-74页
 5.4 仿真实验第74-78页
  5.4.1 诊断电路第74页
  5.4.2 样本集构造第74-76页
  5.4.3 诊断结果第76-78页
  5.4.4 进一步考虑第78页
 5.5 本章小结第78-79页
第六章 基于可测性分析的模拟电路多频测试第79-94页
 6.1 概述第79页
 6.2 可测性分析第79-84页
  6.2.1 测试点选取第79-83页
  6.2.2 模糊组确定第83-84页
 6.3 多频测试矢量第84-85页
 6.4 响应分析第85页
 6.5 实验电路第85-93页
  6.5.1 可测性分析第85-89页
  6.5.2 测试矢量生成第89-90页
  6.5.3 测试矢量压缩第90-91页
  6.5.4 故障诊断第91-93页
 6.6 本章小结第93-94页
第七章 结束语第94-97页
 7.1 全文总结第94-95页
 7.2 进一步的工作第95-97页
参考文献第97-109页
致谢第109-110页
个人简历、攻读博士学位期间完成的论文及科研情况第110-112页
附录第112-115页

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