| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·模拟电路故障诊断方法以及信息融合技术的国内外研究现状和进展 | 第10-13页 |
| ·模拟电路故障诊断原理的历史与现状 | 第10-11页 |
| ·人工神经网络发展历失和现状 | 第11-12页 |
| ·信息融合技术的发展历史和现状 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第2章 模拟电路故障诊断基本概念和方法 | 第15-29页 |
| ·模拟电路故障诊断基本概念 | 第15-17页 |
| ·模拟电路故障诊断特点 | 第15-16页 |
| ·模拟电路故障诊断分类 | 第16-17页 |
| ·模拟电路故障的模式识别法 | 第17-18页 |
| ·专家系统法 | 第18-21页 |
| ·专家的思维方式与过程 | 第18-19页 |
| ·不确定性推理方法 | 第19-21页 |
| ·模拟电路故障字典法 | 第21-28页 |
| ·直流故障字典法 | 第21-22页 |
| ·交流故障字典法 | 第22页 |
| ·诊断实例 | 第22-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 人工神经网络模拟电路故障诊断应用 | 第29-42页 |
| ·人工神经网络概述 | 第29-32页 |
| ·神经网络的特点 | 第29-30页 |
| ·神经网络的分类 | 第30-31页 |
| ·神经网络的结构和函数映射 | 第31-32页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第32-33页 |
| ·误差反向传播学习算法 | 第33-36页 |
| ·BP 结构模型 | 第34页 |
| ·BP 学习规则 | 第34-35页 |
| ·BP 算法相关的几个问题 | 第35-36页 |
| ·神经网络在模拟电路故障诊断中应用 | 第36-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 集成神经网络的应用研究 | 第42-56页 |
| ·单子神经网络缺陷 | 第42页 |
| ·并行神经网络研究 | 第42-43页 |
| ·基于信息融合的集成神经网络研究 | 第43-55页 |
| ·集成神经网络介绍 | 第43-44页 |
| ·集成神经网络建模方法 | 第44-45页 |
| ·子神经网络的组建原则 | 第45-46页 |
| ·集成神经网络的实现策略 | 第46-48页 |
| ·集成神经网络诊断实例 | 第48-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第62页 |