| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第16-34页 |
| 1.1 课题背景 | 第16-17页 |
| 1.2 聚酰亚胺基纳米复合薄膜研究现状 | 第17-23页 |
| 1.2.1 聚酰亚胺基纳米复合薄膜制备现状 | 第17-21页 |
| 1.2.2 纳米电介质的电气性能分析现状 | 第21-23页 |
| 1.3 材料结构检测与性能分析预测研究现状 | 第23-31页 |
| 1.3.1 多元统计分析材料性能研究现状 | 第26-27页 |
| 1.3.2 材料自动检测研究现状 | 第27-28页 |
| 1.3.3 材料性能预测研究现状 | 第28-31页 |
| 1.4 信息技术在聚酰亚胺基纳米复合薄膜应用现状 | 第31-32页 |
| 1.5 论文研究目的及主要研究工作 | 第32-34页 |
| 第2章 实验材料与方法 | 第34-41页 |
| 2.1 实验材料与仪器 | 第34-35页 |
| 2.1.1 实验材料 | 第34-35页 |
| 2.1.2 实验仪器 | 第35页 |
| 2.2 聚酰亚胺基纳米复合薄膜制备 | 第35-36页 |
| 2.3 结构表征 | 第36-38页 |
| 2.3.1 SAXS测试 | 第36-37页 |
| 2.3.2 SEM测试 | 第37-38页 |
| 2.4 性能测试 | 第38-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 利用主成分分析研究聚酰亚胺基纳米复合薄膜耐电晕性能 | 第41-52页 |
| 3.1 多元统计分析简介 | 第41-46页 |
| 3.1.1 主成分分析 | 第42-43页 |
| 3.1.2 非线性成分分析 | 第43-44页 |
| 3.1.3 独立成分分析 | 第44-46页 |
| 3.2 薄膜耐电晕性能主成分分析模型 | 第46-48页 |
| 3.3 实验样本构建 | 第48-49页 |
| 3.4 实验数据分析 | 第49-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 利用表面和内部特征检测聚酰亚胺基纳米复合薄膜结构 | 第52-94页 |
| 4.1 结构检测方法 | 第52-57页 |
| 4.1.1 特征提取简介 | 第54-56页 |
| 4.1.2 模式分类方法简介 | 第56-57页 |
| 4.2 利用表面特征检测纳米复合薄膜 | 第57-84页 |
| 4.2.1 表面检测模型 | 第57-58页 |
| 4.2.2 试验样本构建 | 第58-62页 |
| 4.2.3 表面纹理特征提取 | 第62-69页 |
| 4.2.4 检测识别分类器设计 | 第69-72页 |
| 4.2.5 检测分类器性能的评价指标 | 第72页 |
| 4.2.6 实验结果及分析 | 第72-84页 |
| 4.3 基于SAXS表征复合薄膜结构特征检测 | 第84-92页 |
| 4.3.1 复合薄膜结构检测模型 | 第85页 |
| 4.3.2 SAXS表征复合薄膜结构特征 | 第85-87页 |
| 4.3.3 支持向量机 | 第87页 |
| 4.3.4 复合薄膜结构样本构建 | 第87-89页 |
| 4.3.5 实验结果分析 | 第89-92页 |
| 4.4 本章小结 | 第92-94页 |
| 第5章 利用集成学习预测聚酰亚胺基纳米复合薄膜介电性能 | 第94-126页 |
| 5.1 集成学习基本原理 | 第94-96页 |
| 5.1.1 基分类器（回归器）构建方法 | 第95-96页 |
| 5.1.2 分类器（回归器）组合方法 | 第96页 |
| 5.2 预测模型性能的评价指标 | 第96-97页 |
| 5.3 纳米复合薄膜击穿场强预测研究 | 第97-111页 |
| 5.3.1 复合薄膜击穿场强预测模型 | 第98-101页 |
| 5.3.2 复合薄膜击穿场强样本构建 | 第101-103页 |
| 5.3.3 实验结果及分析 | 第103-111页 |
| 5.4 纳米复合薄膜介电损耗预测研究 | 第111-124页 |
| 5.4.1 复合薄膜介电损耗预测模型 | 第112-115页 |
| 5.4.2 复合薄膜介电损耗预测样本构建 | 第115-117页 |
| 5.4.3 实验结果及分析 | 第117-124页 |
| 5.5 本章小结 | 第124-126页 |
| 结论 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-145页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第145-146页 |
| 致谢 | 第146页 |
