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基于量子遗传的机械故障源盲源分离方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-18页
    1.1 课题的提出及其意义第9-10页
    1.2 机械故障源盲分离的国内外研究现状第10-13页
    1.3 量子遗传算法的国内外研究极其应用现状第13-15页
    1.4 论文的主要内容与创新之处第15-17页
        1.4.1 论文的主要内容第15-16页
        1.4.2 关键问题及创新之处第16-17页
    1.5 本章小结第17-18页
第2章 基于量子遗传算法的机械故障盲源分离方法研究第18-30页
    2.1 概述第18-19页
    2.2 QGA-BSS算法第19-22页
    2.3 仿真研究第22-26页
        2.3.1 分离性能比较第24-25页
        2.3.2 算法的收敛性和运行速度比较第25-26页
    2.4 实验研究第26-28页
    2.5 本章小结第28-30页
第3章 量子遗传算法的机械故障源的非线性盲分离算法研究第30-38页
    3.1 概述第30页
    3.2 QGA-NBSS方法第30-32页
    3.3 仿真研究第32-35页
    3.4 实验研究第35-37页
    3.5 本章小结第37-38页
第4章 双链量子遗传算法的机械故障盲源分离方法研究第38-51页
    4.1 概述第38-39页
    4.2 DQGA-BSS方法第39-43页
        4.2.1 双链量子比特编码第40-41页
        4.2.2 解空间变换第41-42页
        4.2.3 量子旋转门的设计第42-43页
        4.2.4 量子染色体的变异操作第43页
    4.3 仿真研究第43-48页
        4.3.1 分离性能比较第46页
        4.3.2 算法收敛性和运行速度比较第46-48页
    4.4 实验研究第48-50页
    4.5 本章小结第50-51页
第5章 改进双链量子遗传的机械故障盲源分离方法研究第51-59页
    5.1 概述第51页
    5.2 BQGA-BSS算法介绍第51-54页
    5.3 仿真研究第54-56页
    5.4 实验研究第56-58页
    5.5 本章小结第58-59页
第6章 总结与展望第59-61页
    6.1 总结第59-60页
    6.2 展望第60-61页
参考文献第61-68页
攻读硕士学位期间发表的论文和参加科研情况第68-69页
致谢第69-70页

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