免疫文化算法研究及其在化工工业故障诊断中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·文化算法概述 | 第10-12页 |
| ·进化算法 | 第10页 |
| ·文化算法的产生与发展 | 第10-11页 |
| ·文化算法的研究展望 | 第11-12页 |
| ·故障诊断方法概述 | 第12-15页 |
| ·国内外故障诊断方法研究现状 | 第12-13页 |
| ·基于解析模型的方法 | 第13-14页 |
| ·基于信号处理的方法 | 第14页 |
| ·基于知识的方法 | 第14-15页 |
| ·支持向量机综述 | 第15-17页 |
| ·支持向量机理论的形成 | 第15页 |
| ·支持向量机的训练算法 | 第15-17页 |
| ·支持向量机的研究展望 | 第17页 |
| ·特征选择方法的基本概念 | 第17-18页 |
| ·本文研究内容与章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 免疫文化算法 | 第20-34页 |
| ·文化算法的基本理论 | 第20-23页 |
| ·文化算法思想的产生 | 第20页 |
| ·文化算法的基本框架 | 第20-21页 |
| ·文化算法的基本步骤 | 第21页 |
| ·文化算法的特点——双层进化机制 | 第21-23页 |
| ·免疫文化算法的概念 | 第23-27页 |
| ·免疫克隆选择算法 | 第23页 |
| ·种群空间设计 | 第23-24页 |
| ·信念空间设计 | 第24-25页 |
| ·接受函数 | 第25页 |
| ·影响函数 | 第25-27页 |
| ·免疫文化算法性能测试 | 第27-33页 |
| ·测试函数及评价标准 | 第27页 |
| ·仿真结果与分析 | 第27-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于免疫文化算法的故障诊断方法研究 | 第34-54页 |
| ·支持向量机概述 | 第34-36页 |
| ·TE过程概述 | 第36-39页 |
| ·基于免疫文化算法的支持向量机参数优化及故障诊断 | 第39-46页 |
| ·参数优化方法 | 第39-40页 |
| ·免疫文化算法在TE过程故障诊断中的应用 | 第40-46页 |
| ·基于免疫文化算法的故障特征选择方法 | 第46-53页 |
| ·特征选择方法概述 | 第46-47页 |
| ·基于免疫文化算法的特征选择方法研究 | 第47-48页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第48-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 免疫文化算法在乙烯裂解炉故障诊断中的应用 | 第54-63页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·乙烯裂解炉生产工艺 | 第54-56页 |
| ·乙烯裂解炉故障诊断 | 第56-62页 |
| ·进行乙烯裂解炉故障诊断的原因 | 第56页 |
| ·数据采集与预处理 | 第56-58页 |
| ·故障特征选择 | 第58-59页 |
| ·故障诊断及结果分析 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63-64页 |
| ·研究展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者在攻读硕士学位期间完成的论文 | 第70页 |
