| 提要 | 第1-6页 |
| 第1章 绪 论 | 第6-12页 |
| ·引言 | 第6-8页 |
| ·电力系统故障诊断简介 | 第8-10页 |
| ·本文的主要内容 | 第10-12页 |
| 第2章 统计学习理论和支持向量机 | 第12-22页 |
| ·统计学习理论 | 第12-15页 |
| ·概述 | 第12-13页 |
| ·机器学习问题 | 第13-14页 |
| ·VC理论与结构风险最小化 | 第14-15页 |
| ·支持向量机 | 第15-22页 |
| ·线性支持向量机 | 第15-18页 |
| ·非线性支持向量机 | 第18-22页 |
| 第3章 基于支持向量机的电网故障诊断 | 第22-31页 |
| ·用支持向量机进行电网故障诊断的基本算法 | 第22-24页 |
| ·特征选择 | 第24-25页 |
| ·支持向量机的电网故障诊断应用实例 | 第25-31页 |
| 第4章 支持向量机的平行移位及其在变压器故障诊断中的应用 | 第31-45页 |
| ·电力变压器的故障诊断 | 第31-32页 |
| ·利用支持向量机进行变压器故障诊断 | 第32-45页 |
| ·变压器故障数据的统计整理 | 第32-38页 |
| ·利用支持向量机进行变压器故障分类 | 第38-41页 |
| ·支持向量机的平行移位 | 第41-45页 |
| 第5章 全文总结 | 第45-47页 |
| ·结论和展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 摘要 | 第51-55页 |
| Abstract | 第55-59页 |