| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文所做主要工作 | 第14-15页 |
| 第2章 大数据技术 | 第15-22页 |
| 2.1 大数据概念 | 第15页 |
| 2.2 大数据特点 | 第15-17页 |
| 2.3 大数据的处理流程 | 第17-18页 |
| 2.4 大数据存储 | 第18-19页 |
| 2.5 大数据的科学问题 | 第19-20页 |
| 2.6 大数据应用 | 第20-22页 |
| 第3章 运检大数据培训理论研究 | 第22-33页 |
| 3.1 检测和监测多源数据质量评价研究 | 第22-27页 |
| 3.2 多源运检数据间相关性分析方法 | 第27-30页 |
| 3.3 红外检测技术的培训研究 | 第30-31页 |
| 3.4 小结 | 第31-33页 |
| 第4章 设备典型案例统计分析 | 第33-37页 |
| 4.1 变压器典型故障案例 | 第33-34页 |
| 4.2 断路器典型案例 | 第34-35页 |
| 4.3 基于红外测温检测技术的典型故障案例 | 第35页 |
| 4.4 基于红外影像检测技术的典型案例 | 第35-36页 |
| 4.5 基于超声超高频检测图谱库的局放自动识别技术的典型案例 | 第36-37页 |
| 第5章 运检培训系统开发 | 第37-57页 |
| 5.1 设计构想 | 第37-38页 |
| 5.2 系统结构与框架 | 第38-39页 |
| 5.3 系统环境 | 第39-40页 |
| 5.4 系统功能设计 | 第40-57页 |
| 第6章 结论与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第64页 |