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低压PLC信道建模研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 引言第10-16页
   ·选题背景及其意义第10-11页
   ·国内外研究现状及分析第11-13页
   ·本文所做的工作第13-16页
第2章 低压PLC信道的混沌特性第16-26页
   ·混沌理论基础第16-18页
     ·混沌的定义第16-17页
     ·混沌的基本特征第17-18页
   ·相空间重构第18-19页
     ·Takens相空间重构理论第18-19页
     ·嵌入维数和延迟时间的选取第19页
   ·混沌时间序列的特征量第19-22页
     ·关联维数第20页
     ·最大Lyapunov指数第20-21页
     ·Kolmogorov熵第21-22页
   ·低压PLC信道的混沌特性第22-25页
   ·本章小结第25-26页
第3章 低压PLC信道特性的SVM预测第26-44页
   ·统计学习理论第26-28页
     ·经验风险最小化准则第26-27页
     ·VC维和泛化能力第27-28页
   ·支持向量机第28-30页
   ·最小二乘支持向量机第30-33页
   ·支持向量机预测模型第33-39页
     ·预测模型的建立第33-34页
     ·预测结果分析第34-37页
     ·与神经网络的预测结果比较第37-39页
   ·SVM参数及嵌入维数对预测精度的影响第39-43页
     ·嵌入维数m与MSE的关系第39-40页
     ·惩罚常数C和MSE的关系第40页
     ·核参数σ与MSE的关系第40-41页
       ·C、m与σ0关系第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第4章 基于遗传编程算法的低压PLC信道建模第44-62页
   ·混沌系统建模方法第44-45页
   ·遗传编程原理第45-52页
     ·GP算法的产生第45页
     ·GP算法的基本结构和概念第45-51页
       ·个体描述方法第46页
       ·初始群体的生成第46-47页
       ·适应度评价第47-48页
       ·遗传算子和遗传操作第48-50页
       ·终止准则第50-51页
     ·GP算法的设计步骤第51-52页
   ·遗传编程特点及应用第52-53页
   ·遗传编程在低压PLC信道建模中的应用第53-57页
     ·建模流程第53-55页
     ·建模结果第55-57页
   ·模型分析第57-60页
     ·不同网络结构下模型的比较第57-59页
     ·利用遗传算法对结果进行分析处理第59页
     ·结论第59-60页
   ·本章小结第60-62页
第5章 总结与展望第62-64页
   ·论文主要研究工作第62-63页
   ·后继工作展望第63-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士学位期间发表论文情况第68-69页
致谢第69页

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