基于半监督学习的故障诊断研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 故障诊断的概念、任务和基本原理 | 第12-14页 |
| 1.2.1 故障诊断的概念 | 第12页 |
| 1.2.2 故障诊断的任务 | 第12-13页 |
| 1.2.3 故障诊断的基本原理 | 第13-14页 |
| 1.3 故障诊断研究现状 | 第14-22页 |
| 1.3.1 基于模型的方法 | 第15-17页 |
| 1.3.2 基于数据驱动的方法 | 第17-22页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第22-23页 |
| 1.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 半监督学习和流形学习理论研究 | 第24-41页 |
| 2.1 半监督学习理论研究 | 第24-31页 |
| 2.1.1 机器学习概述 | 第24-25页 |
| 2.1.2 半监督学习的工作原理 | 第25-27页 |
| 2.1.3 半监督分类算法研究 | 第27-31页 |
| 2.1.4 半监督学习的应用 | 第31页 |
| 2.2 流形学习理论研究 | 第31-39页 |
| 2.2.1 流形和流形学习的概念 | 第31-32页 |
| 2.2.2 线性降维算法研究 | 第32-34页 |
| 2.2.3 流形学习算法研究 | 第34-38页 |
| 2.2.4 Swiss roll 数据仿真 | 第38-39页 |
| 2.3 本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 基于半监督学习的故障诊断研究 | 第41-55页 |
| 3.1 目前已有算法总结 | 第41-45页 |
| 3.1.1 基于监督流形学习的故障诊断研究 | 第41-42页 |
| 3.1.2 监督局部线性嵌入算法 | 第42-43页 |
| 3.1.3 半监督局部线性嵌入算法 | 第43-45页 |
| 3.2 算法改进 | 第45-50页 |
| 3.2.1 核方法基本理论 | 第45-47页 |
| 3.2.2 算法改进步骤 | 第47-50页 |
| 3.3 故障诊断方法步骤 | 第50页 |
| 3.4 数据仿真 | 第50-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 基于半监督学习的故障诊断仿真 | 第55-66页 |
| 4.1 TE 模型故障诊断仿真 | 第55-61页 |
| 4.1.1 TE 模型介绍 | 第55-58页 |
| 4.1.2 故障诊断结果分析 | 第58-61页 |
| 4.2 BSM1 污水处理模型故障诊断仿真 | 第61-64页 |
| 4.2.1 BSM1 模型介绍 | 第61-62页 |
| 4.2.2 故障诊断结果分析 | 第62-64页 |
| 4.3 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 总结 | 第66-67页 |
| 5.2 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第74-76页 |
