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基于FSVM的煤层气单井故障诊断研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-13页
   ·课题研究背景及意义第8-9页
   ·智能故障诊断技术国内外研究现状第9-12页
   ·论文主要工作和结构安排第12-13页
2 支持向量机相关理论第13-27页
   ·支持向量机第13-21页
     ·最优超平面第13-14页
     ·线性支持向量机第14-16页
     ·非线性支持向量机第16-18页
     ·支持向量机多分类算法第18-21页
   ·参数优化算法第21-25页
     ·网格搜索法第21-22页
     ·遗传算法第22-23页
     ·粒子群算法背景介绍第23页
     ·基本粒子群算法流程第23-25页
   ·本章小结第25-27页
3 模糊支持向量机及模糊C均值聚类算法第27-33页
   ·模糊支持向量机的建立第27-28页
   ·模糊隶属度分析第28-30页
   ·模糊C均值聚类算法第30-32页
   ·本章小结第32-33页
4 基于粒子群优化的FSVM在煤层气单井故障诊断中的应用第33-44页
   ·煤层气单井采气工艺及故障分析第33-36页
   ·样本描述及预处理第36-38页
   ·基于PSO-FSVM的煤层气单井故障诊断模型建模过程第38-39页
   ·实验结果及分析第39-43页
     ·实验结果第39-43页
     ·结果分析第43页
   ·本章小结第43-44页
5 煤层气井故障诊断系统开发与设计第44-51页
   ·系统需求分析第44页
   ·系统功能模块及数据库设计第44-46页
   ·煤层气井故障诊断系统具体实现第46-50页
     ·登录注册模块第46-47页
     ·系统首页第47-48页
     ·故障诊断模块第48-49页
     ·故障信息查询模块第49-50页
   ·本章小结第50-51页
结论第51-53页
参考文献第53-56页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第56-57页
致谢第57-58页

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