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基于模式识别的流程工业生产在线故障诊断若干问题研究

摘要第1-7页
Abstract第7-18页
第1章 绪论第18-29页
   ·研究背景第18-20页
     ·经济背景第18-19页
     ·技术背景第19-20页
   ·与故障诊断有关的概念第20-22页
   ·故障诊断方法第22-25页
     ·基于定量模型的方法第22-23页
     ·基于专家知识的方法第23页
     ·基于信号处理的方法第23页
     ·基于数据驱动的方法第23-24页
     ·基于模式识别的方法第24-25页
   ·基于模式识别的在线故障诊断研究现状与意义第25-27页
   ·本论文思路与结构第27-29页
第2章 SVDD分类研究及其在在线故障检测中的应用第29-76页
   ·引言第29-30页
   ·核相关概念及其选取第30-31页
   ·SVDD分类器第31-36页
     ·基于目标样本的SVDD建模方法第31-34页
     ·基于目标与非目标样本的SVDD建模方法第34-36页
   ·SVDD核参数的优化与边界规整第36-50页
     ·产生球形区域的数据集第37-38页
     ·特征子空间的数据分布第38-39页
     ·核参数优化第39-40页
     ·基于核主元分析的超球体归整第40-42页
     ·实验结果与分析第42-50页
   ·基于增量式SVM的增量式SVDD算法第50-59页
     ·增量式SVM第51-55页
     ·增量式SVDD第55-56页
     ·实验结果与分析第56-59页
   ·随机蚕食Inc-SVDD算法第59-67页
     ·前言第59-60页
     ·随机抽样定理第60-61页
     ·基于随机抽样定理的SVDD第61-63页
     ·RGInc-SVDD算法复杂度分析第63-64页
     ·实验结果与分析第64-67页
   ·基于椭球体的数据描述第67-74页
     ·基于支持向量最小椭球体数据描述第68-72页
     ·映射MVEE到核空间第72-74页
     ·实验结果与分析第74页
   ·本章小节第74-76页
第3章 M-SVDD分类研究及其在线故障诊断中的应用第76-90页
   ·引言第76页
   ·M-SVDD算法第76-87页
     ·一种拒绝式M-SVDD第78-79页
     ·基于转导推理的M-SVDD第79-82页
     ·性质分析第82-83页
     ·实验结果与分析第83-87页
   ·M-SVDD的优化第87-88页
   ·基于不同核参数σ的求同存异RTIM-SVDD算法第88页
   ·本章小节第88-90页
第4章 SVDD聚类研究及其在在线不可认知故障识别中的应用第90-100页
   ·引言第90-91页
   ·SVC综述第91-93页
     ·训练SVC的模型第91页
     ·聚类形成第91-93页
     ·关于重叠样本的聚类第93页
   ·SVC算法的改进第93-98页
     ·实验结果与分析第96-98页
   ·本章小节第98-100页
第5章 基于RTIM-SVDD与RF的在线不可认知故障识别第100-116页
   ·基于RTIM-SVDD的故障定位第100-102页
     ·引言第100页
     ·SVDD的ROC性能指数第100-101页
     ·基于RTIM-SVDD的故障定位第101页
     ·实验结果与分析第101-102页
   ·基于RF的故障定位第102-115页
     ·引言第102-103页
     ·随机决策树的生成与投票法则第103页
     ·变量重要性计算第103页
     ·随机森林的收敛性第103-104页
     ·基于改进无偏随机森林的故障诊断第104-105页
     ·随机决策树的改进算法第105-107页
     ·变量重要性测量改进算法第107-108页
     ·算法伪码第108-109页
     ·实验与分析第109-115页
   ·本章小节第115-116页
第6章 关于在线故障诊断系统方法若干性质讨论第116-121页
   ·引言第116页
   ·在线故障诊断系统性质探讨第116-118页
   ·在线故障诊断系统的运行结果第118-120页
   ·本章小节第120-121页
第7章 工作总结与研究展望第121-124页
   ·本论文的工作重点与主要创新点第121-123页
   ·未来工作展望第123-124页
参考文献第124-138页
致谢第138-139页
攻读博士学位期间撰写和发表的论文第139-141页
攻读博士学位期间参加的课题第141页

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