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基于FSM和SVM的石化设备管理及故障分类系统设计

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 课题研究背景及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 国内现状研究第12-14页
        1.2.2 国外现状研究第14-15页
    1.3 研究内容与组织结构第15-16页
        1.3.1 研究内容第15-16页
        1.3.2 论文组织结构第16页
    1.4 本章小结第16-17页
第2章 有限状态机与工作流模型的理论研究第17-28页
    2.1 工作流与有限状态机的映射第17-21页
        2.1.1 工作流第17-18页
        2.1.2 有限状态机第18-20页
        2.1.3 模型映射第20-21页
    2.2 工作流模型增强第21-23页
        2.2.1 面向切面的编程思想第21-22页
        2.2.2 AOP增强型工作流模型第22-23页
    2.3 工作流模型设计第23-27页
        2.3.1 模型总体架构第23-24页
        2.3.2 状态转移算法第24-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 支持向量机的理论研究第28-44页
    3.1 形式化表示第28-30页
        3.1.1 线性分类第28页
        3.1.2 分类标准第28-29页
        3.1.3 SVM分类形式化表示第29-30页
    3.2 支持向量机算法原理第30-36页
        3.2.1 超平面求解第31-32页
        3.2.2 拉格朗日对偶第32-35页
        3.2.3 核函数第35-36页
    3.3 SVM多分类方法第36-41页
        3.3.1 OVR算法第36-37页
        3.3.2 OVO算法第37-39页
        3.3.3 DAG-SVM算法第39-40页
        3.3.4 多分类算法比较第40-41页
    3.4 支持向量机类间不平衡第41-43页
        3.4.1 数据增强第42页
        3.4.2 常用数据增强方法第42页
        3.4.3 增强前后实验对比第42-43页
    3.5 本章小结第43-44页
第4章 基于工作流引擎的设备管理系统设计第44-56页
    4.1 工作流引擎设计第44-50页
        4.1.1 子模块设计第45-47页
        4.1.2 工作流模型描述第47-48页
        4.1.3 可视化定制工具第48-50页
    4.2 工作流引擎的调度服务第50-52页
        4.2.1 流程调度第50-51页
        4.2.2 数据调度第51-52页
    4.3 石化设备管理系统设计第52-55页
        4.3.1 系统总体框架第52-54页
        4.3.2 分层设计第54页
        4.3.3 故障分类模块的设计第54-55页
    4.4 本章小结第55-56页
第5章 基于多分类SVM的故障分类系统设计第56-70页
    5.1 实验准备第56-58页
        5.1.1 性能指标第56-57页
        5.1.2 实验数据第57-58页
    5.2 数据增强预处理第58-61页
        5.2.1 实验过程第58-61页
        5.2.2 结果分析第61页
    5.3 多分类算法比较第61-66页
        5.3.1 实验过程第62-65页
        5.3.2 实验结果分析第65-66页
    5.4 设备管理系统下的故障分类模块实现第66-69页
        5.4.1 故障分类策略第67页
        5.4.2 故障分类报表第67-68页
        5.4.3 故障处理决策第68-69页
    5.5 本章小结第69-70页
第6章 结论与展望第70-72页
    6.1 本文总结第70页
    6.2 展望第70-72页
参考文献第72-76页
致谢第76-77页
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文第77-78页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第78-79页
详细摘要第79-82页

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