| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·模拟电路故障诊断技术的发展及研究现状 | 第12-13页 |
| ·模拟电路故障诊断方法分类 | 第13-14页 |
| ·测前模拟法 | 第14页 |
| ·测后模拟法 | 第14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-17页 |
| 第2章 模拟电路故障诊断原理 | 第17-21页 |
| ·模拟电路故障诊断概念 | 第17-18页 |
| ·故障产生的原因 | 第17页 |
| ·故障特征 | 第17页 |
| ·故障类型 | 第17-18页 |
| ·故障诊断的范畴 | 第18页 |
| ·模式识别方法在模拟电路故障诊断中的应用 | 第18-20页 |
| ·模式识别原理 | 第18-20页 |
| ·模式识别方法的特点 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 电路仿真工具——PSpice | 第21-27页 |
| ·PSpice起源与发展 | 第21页 |
| ·PSpice基本组成 | 第21-23页 |
| ·PSpice仿真分析功能 | 第23-25页 |
| ·PSpice基本分析功能 | 第23-24页 |
| ·PSpice高级分析功能 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第4章 支持向量机算法 | 第27-35页 |
| ·统计学习理论 | 第27-28页 |
| ·支持向量机原理 | 第28-30页 |
| ·支持向量机算法优化 | 第30-31页 |
| ·多类分类算法 | 第31-33页 |
| ·一对一分类算法 | 第31-32页 |
| ·一对多分类算法 | 第32页 |
| ·有向无环图分类算法 | 第32页 |
| ·二叉树分类算法 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第5章 支持向量机算法改进 | 第35-43页 |
| ·样本训练集预处理 | 第35-39页 |
| ·改进的SVM二叉树分类算法 | 第39-41页 |
| ·增量学习法 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第6章 模拟电路故障诊断 | 第43-65页 |
| ·差分放大电路故障诊断 | 第43-47页 |
| ·故障信号采集 | 第44-45页 |
| ·仿真结果与分析 | 第45-47页 |
| ·二级视频放大电路故障诊断 | 第47-52页 |
| ·故障信号采集 | 第48-49页 |
| ·仿真结果与分析 | 第49-52页 |
| ·心电放大电路故障诊断 | 第52-56页 |
| ·故障信号采集 | 第53-55页 |
| ·仿真结果与分析 | 第55-56页 |
| ·变频器电路故障诊断 | 第56-59页 |
| ·故障信号采集 | 第57-58页 |
| ·仿真结果与分析 | 第58-59页 |
| ·改进支持向量机算法的推广应用 | 第59-60页 |
| ·高炉故障诊断 | 第59-60页 |
| ·化工过程故障诊断 | 第60页 |
| ·基于改进SVM算法的电路故障诊断实验平台的设计及实现 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第7章 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·结论 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读硕士期间参加的科研工作 | 第73-75页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第75页 |