| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·问题的提出 | 第8-9页 |
| ·语言模型研究现状 | 第9-10页 |
| ·基于计算智能的学习方法 | 第10-12页 |
| ·本文研究内容及章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 模糊语言建模基础 | 第13-24页 |
| ·模糊集 | 第13页 |
| ·模糊逻辑 | 第13-16页 |
| ·模糊操作 | 第14-15页 |
| ·模糊命题 | 第15-16页 |
| ·模糊语言 | 第16-20页 |
| ·语言的集合描述与算子 | 第16-17页 |
| ·语言变量 | 第17-18页 |
| ·语言真值 | 第18-19页 |
| ·模糊语言推理句 | 第19-20页 |
| ·模糊语言模型 | 第20-24页 |
| ·语言模型的基本结构 | 第21页 |
| ·语言模型的关系表示 | 第21-22页 |
| ·推理机制 | 第22页 |
| ·去模糊化 | 第22-24页 |
| 第三章 语言模型的可理解性与精确性平衡策略研究 | 第24-33页 |
| ·语言值的语义分析 | 第24-27页 |
| ·语言值的生成 | 第24-25页 |
| ·语言值的语义 | 第25-27页 |
| ·语言模型的可理解性特征 | 第27-29页 |
| ·均衡语言模型精确性和可解释性策略 | 第29-33页 |
| ·使用语言算子加权的规则结构 | 第29-30页 |
| ·满足语法和语义标准策略 | 第30-31页 |
| ·选取适当的语言值数目 | 第31页 |
| ·简化语言模型的推理计算 | 第31-33页 |
| 第四章 语言模型的智能建模 | 第33-46页 |
| ·语言建模的一般过程 | 第33-34页 |
| ·基于模拟退火-遗传算法的智能语言建模 | 第34-45页 |
| ·模拟退火的语言值数目选取 | 第34-37页 |
| ·基于遗传算法的规则选择及其权值和语言算子的学习 | 第37-39页 |
| ·模拟退火-遗传算法的语言建模算法实现 | 第39-42页 |
| ·仿真应用分析 | 第42-45页 |
| ·结论 | 第45-46页 |
| 第五章 基于语言模型DGA数据及变压器运行状态预测 | 第46-59页 |
| ·变压器油中溶解气体分析原理 | 第46-47页 |
| ·变压器故障与油中溶解气体的定性关系 | 第47-49页 |
| ·基于语言模型的DGA数据预测 | 第49-52页 |
| ·数据样本的构造 | 第49页 |
| ·数据预处理 | 第49页 |
| ·DGA数据预测的语言模型的建立 | 第49-50页 |
| ·基于语言模型的DGA数据预测分析 | 第50-52页 |
| ·基于语言模型的变压器状态识别 | 第52-57页 |
| ·状态特征的形成以及特征数据的预处理 | 第53页 |
| ·变压器运行状态模式及其分类标识 | 第53-54页 |
| ·变压器运行状态识别的语言模型建立 | 第54-55页 |
| ·基于语言模型变压器故障状态识别分析 | 第55-57页 |
| ·结论 | 第57-59页 |
| 第六章 全文总结 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研情况 | 第65页 |