| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 变量注释表 | 第15-17页 |
| 1 绪论 | 第17-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-23页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第23-24页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第24页 |
| 1.5 小结 | 第24-25页 |
| 2 改进的加权极限学习机解决非平衡问题 | 第25-42页 |
| 2.1 引言 | 第25-26页 |
| 2.2 相关工作 | 第26-31页 |
| 2.3 基于头脑风暴优化算法的改进加权极限学习机 | 第31-32页 |
| 2.4 实验分析 | 第32-39页 |
| 2.5 改进加权极限学习机在煤矿皮带故障检测中的应用 | 第39-40页 |
| 2.6 小结 | 第40-42页 |
| 3 基于变维度BSO算法的自适应CCR-ELM解决非平衡问题 | 第42-53页 |
| 3.1 引言 | 第42-43页 |
| 3.2 相关工作 | 第43-46页 |
| 3.3 基于变维度BSO算法的自适应CCR-ELM | 第46-47页 |
| 3.4 实验分析 | 第47-51页 |
| 3.5 自适应CCR-ELM算法在煤矿皮带故障检测中的应用 | 第51-52页 |
| 3.6 小结 | 第52-53页 |
| 4 迁移加权极限学习机解决非平衡问题 | 第53-70页 |
| 4.1 引言 | 第53-54页 |
| 4.2 迁移加权极限学习机算法 | 第54-57页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第57-66页 |
| 4.4 迁移加权极限学习机在煤矿皮带故障检测中的应用 | 第66-69页 |
| 4.5 小结 | 第69-70页 |
| 5 结论 | 第70-72页 |
| 5.1 本文工作 | 第70-71页 |
| 5.2 进一步研究工作 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-83页 |
| 作者简历 | 第83-87页 |
| 学位论文数据集 | 第87页 |
