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基于粗糙集理论的电网故障诊断专家系统研究

第一章 绪论第1-18页
   ·课题研究的目的和意义第7-8页
   ·国内外的研究第8-12页
     ·研究发展第8-9页
     ·研究方法第9-12页
       ·专家系统(Expert System)第9-10页
       ·人工神经网络(Artificial Neural Network)第10页
       ·遗传算法(Genetic Algorithms)第10-11页
       ·Petri 网络(Petri net)第11页
       ·模糊理论(Fuzzy Theory)第11-12页
   ·粗糙集理论发展与应用第12-16页
     ·发展第12-13页
     ·应用第13-16页
       ·综述第13-15页
       ·在电力系统中的应用第15-16页
   ·本文主要工作第16-18页
第二章 粗糙集理论基础第18-27页
   ·引言第18页
   ·基本概念第18-23页
     ·等价类与不可区分关系第18-20页
     ·粗糙集第20-23页
       ·定义第20-22页
       ·非精确的数字特征第22页
       ·粗糙隶属函数第22-23页
   ·知识表达系统与知识约简第23-24页
     ·知识表达系统第23页
     ·知识约简第23-24页
   ·决策表与决策规则第24-25页
     ·决策表第24页
     ·决策规则第24-25页
     ·决策表的约简第25页
   ·区分矩阵与区分函数第25-27页
第三章 粗糙集的约简算法第27-35页
   ·引言第27页
   ·属性约简第27-31页
     ·约简标准第27页
     ·属性的重要性第27-28页
     ·基于区分矩阵的约简算法(穷尽算法)第28-31页
   ·属性值约简第31-32页
   ·其它约简算法第32-35页
     ·贪婪算法(JohnsonReduc)第32页
     ·遗传算法(AVGeneticReduct)第32-33页
     ·动态约简(DynamicReduc)第33页
     ·属性重要性的启发式算法第33-34页
     ·互信息约简算法第34页
     ·复合系统的约简第34页
     ·扩展法则第34页
     ·二维约简算法第34-35页
第四章 基于粗糙集理论的电网故障诊断专家系统第35-42页
   ·引言第35页
   ·原理第35-38页
     ·概述第35页
     ·简单配电网算例第35-38页
   ·RS 知识库与传统知识库的特性比较分析第38-42页
     ·生成方式区别第38-39页
     ·信息含量与规则数目第39-40页
     ·诊断性能第40-42页
第五章 粗糙集理论在大规模电网故障诊断应用中的分割方法研究第42-61页
   ·大规模电网的 RS 分割第42-57页
     ·引言第42页
     ·分割方法第42-53页
       ·基本原理第42-43页
       ·方法一第43-44页
       ·方法二第44-45页
       ·方法三第45-49页
       ·方法四第49-53页
     ·IEEE9 节点系统的RS 蝶形分割第53-57页
   ·具体问题处理第57-61页
     ·故障信息在原始决策表中的表达问题第57-60页
       ·引言第57页
       ·简单配电网算例第57-60页
     ·分割时电网中的分支选取问题第60页
     ·分割前后原始决策表的字段排序问题第60-61页
第六章 RS 电网故障诊断专家系统的设计实现第61-69页
   ·研究背景第61页
   ·总体设计第61-63页
   ·RS 专家知识库的生成实现第63-64页
   ·RS 电网故障诊断专家系统实例第64-69页
第七章 结论与展望第69-71页
   ·结论第69-70页
   ·展望第70-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-77页
附录一 图4.1 配电网算例的RS 约简及其专家规则第77-79页
附录二 图5.9 配电网算例的RS 约简及其专家规则第79-81页
附录三 保护字符释义表第81-82页
附录四 生成RS 知识库的可视化界面及其程序建模第82-84页

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