电力系统故障演变建模与分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 序列模式挖掘算法研究 | 第15-30页 |
| 2.1 关联规则 | 第15-21页 |
| 2.1.1 关联规则研究背景 | 第15-16页 |
| 2.1.2 关联规则基本概念 | 第16-19页 |
| 2.1.3 关联规则挖掘算法 | 第19-21页 |
| 2.2 序列挖掘 | 第21-28页 |
| 2.2.1 序列模式基本概念 | 第21-22页 |
| 2.2.2 序列模式挖掘方法 | 第22-28页 |
| 2.3 算法性能比较 | 第28-30页 |
| 第三章 序列相似性比对优化 | 第30-40页 |
| 3.1 序列比对基本概念 | 第30-36页 |
| 3.1.1 空位罚分 | 第30-32页 |
| 3.1.2 替换矩阵 | 第32-33页 |
| 3.1.3 目标函数 | 第33-34页 |
| 3.1.4 双序列比对 | 第34-35页 |
| 3.1.5 多序列比对 | 第35-36页 |
| 3.2 双序列比对算法 | 第36-39页 |
| 3.2.1 点阵图法 | 第36页 |
| 3.2.2 动态规划算法 | 第36-39页 |
| 3.3 多序列比对算法 | 第39-40页 |
| 第四章 基于贝叶斯网络的序列模型重构 | 第40-49页 |
| 4.1 贝叶斯网络概念 | 第40-41页 |
| 4.2 贝叶斯网的构建 | 第41页 |
| 4.3 贝叶斯网络学习 | 第41-48页 |
| 4.3.1 基于专家知识学习 | 第41-45页 |
| 4.3.2 基于更新样本学习 | 第45页 |
| 4.3.3 性能监测的评分规则 | 第45-46页 |
| 4.3.4 参数更新方法 | 第46-48页 |
| 4.4 贝叶斯网络推理 | 第48-49页 |
| 第五章 故障预测模型实用性研究 | 第49-68页 |
| 5.1 基础数据预处理 | 第49-51页 |
| 5.1.1 故障特征提取与分析 | 第49-50页 |
| 5.1.2 时间窗口参数选取与优化 | 第50-51页 |
| 5.2 基于电力特征的优化序列模式挖掘改进 | 第51-58页 |
| 5.3 序列比对模型优化 | 第58-62页 |
| 5.4 网络模型重构 | 第62-65页 |
| 5.5 系统功能设计 | 第65页 |
| 5.6 系统平台设计 | 第65-68页 |
| 第六章 结论与展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第74页 |
