| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-26页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·免疫算法概述 | 第9-12页 |
| ·免疫学与免疫系统简介 | 第9-11页 |
| ·免疫算法的产生与发展 | 第11-12页 |
| ·免疫算法的研究现状 | 第12页 |
| ·故障诊断概述 | 第12-16页 |
| ·故障诊断的概念及发展 | 第12-14页 |
| ·故障诊断的方法 | 第14-16页 |
| ·故障诊断的研究现状 | 第16页 |
| ·神经网络综述 | 第16-23页 |
| ·神经网络的发展及研究现状 | 第16-18页 |
| ·神经网络的分类 | 第18-23页 |
| ·神经网络在故障诊断中的应用 | 第23页 |
| ·论文的研究思路、内容体系及创新点 | 第23-26页 |
| ·研究思路 | 第23-24页 |
| ·内容体系 | 第24页 |
| ·创新点 | 第24-26页 |
| 第2章 基本克隆选择算法的改进与免疫克隆算法的实现 | 第26-35页 |
| ·基本克隆选择算法 | 第26-27页 |
| ·免疫克隆算法(ICA)的实现 | 第27-29页 |
| ·ICA的实现及其基本框架 | 第27-28页 |
| ·ICA的算法步骤 | 第28-29页 |
| ·免疫克隆算法性能测试与分析 | 第29-34页 |
| ·测试函数和性能指标 | 第29-31页 |
| ·测试结果分析 | 第31-34页 |
| ·本章总结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于免疫克隆算法的LVQ神经网络(ICALVQ)研究 | 第35-51页 |
| ·LVQ神经网络介绍 | 第35-38页 |
| ·LVQ神经网络模型 | 第35页 |
| ·LVQ神经网络的实现规则 | 第35-37页 |
| ·LVQ神经网络的局限性 | 第37-38页 |
| ·基于免疫克隆算法的LVQ神经网络 | 第38-40页 |
| ·ICALVQ神经网络的结构及学习规则 | 第38-39页 |
| ·ICALVQ神经网络的算法实现 | 第39-40页 |
| ·仿真研究 | 第40-50页 |
| ·FISHER标准数据集仿真实验 | 第41-44页 |
| ·TE化工过程仿真实验 | 第44-50页 |
| ·本章总结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于ICALVQ神经网络的乙烯裂解炉故障诊断 | 第51-62页 |
| ·乙烯裂解炉生产工艺简介 | 第51-55页 |
| ·乙烯装置工艺流程简介 | 第51-52页 |
| ·裂解炉工艺流程介绍 | 第52-55页 |
| ·ICALVQ神经网络故障诊断的实现 | 第55-61页 |
| ·故障数据选取 | 第55-58页 |
| ·基于ICALVQ神经网络的故障诊断 | 第58-61页 |
| ·本章总结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-63页 |
| ·论文总结 | 第62页 |
| ·研究展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第68页 |
