基于支持向量机的故障诊断问题研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题选题目的、意义 | 第9-10页 |
| ·故障诊断的意义及其研究现状 | 第10-11页 |
| ·支持向量机国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第12页 |
| ·论文的安排 | 第12-14页 |
| 第二章 故障诊断方法研究及分析 | 第14-21页 |
| ·故障智能诊断方法 | 第14-17页 |
| ·故障诊断中存在的主要问题 | 第17页 |
| ·抽油机故障诊断方法 | 第17-20页 |
| ·抽油机常见故障 | 第17-18页 |
| ·常用的抽油机故障诊断方法 | 第18-19页 |
| ·抽油机故障诊断方法的发展方向 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 支持向量机基本理论 | 第21-34页 |
| ·机器学习的基本模型 | 第21页 |
| ·支持向量机基本思想 | 第21-24页 |
| ·支持向量机的主要算法 | 第24-26页 |
| ·C-SVM 算法 | 第25页 |
| ·BSVM 算法 | 第25页 |
| ·v-SVM 算法 | 第25-26页 |
| ·LS-SVM 算法 | 第26页 |
| ·支持向量分类机 | 第26-29页 |
| ·支持向量两类分类问题 | 第26-27页 |
| ·C-SVC 算法与v-SVC 算法及分析 | 第27-29页 |
| ·支持向量机多类分类问题 | 第29-32页 |
| ·多类分类问题的直接方法 | 第29-30页 |
| ·多类分类问题的扩展方法 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 核函数分析及改进 | 第34-43页 |
| ·核函数及其性质 | 第34-35页 |
| ·核函数的定义 | 第34页 |
| ·核函数的基本性质 | 第34-35页 |
| ·核函数的特点 | 第35页 |
| ·几类重要的核函数 | 第35-40页 |
| ·全局性核函数 | 第36-37页 |
| ·局部性核函数 | 第37-39页 |
| ·核函数及参数的选择 | 第39-40页 |
| ·自适应核函数 | 第40-41页 |
| ·基于一种改进的Gauss 核函数的混合核函数 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 支持向量机在故障诊断问题中的应用研究 | 第43-49页 |
| ·数据采集及故障特征的提取 | 第43-45页 |
| ·基于支持向量机的抽油机故障诊断 | 第45-47页 |
| ·C-SVC 的仿真实验 | 第45-46页 |
| ·v-SVC 的仿真实验 | 第46-47页 |
| ·多类分类的仿真实验 | 第47页 |
| ·诊断结果对比分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 发表文章目录 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 详细摘要 | 第56-62页 |
