基于模糊神经网络的管道泄漏测方法研究
| 插图索引 | 第1-8页 |
| 附表索引 | 第8-9页 |
| 摘要 | 第9-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·管道泄漏检测技术的研究意义 | 第11-14页 |
| ·国内外管道泄漏检测技术发展现状与发展趋势 | 第14-18页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第二章 模糊神经网络简介 | 第19-28页 |
| ·模糊系统与神经网络 | 第19-22页 |
| ·模糊逻辑系统与神经网络的比较 | 第19-21页 |
| ·模糊系统与神经网络结合的方式 | 第21-22页 |
| ·本论文所选的模型 | 第22页 |
| ·模糊系统及其隶属度函数 | 第22-24页 |
| ·模糊集合的基本概念 | 第22-23页 |
| ·模糊集合的隶属函数 | 第23-24页 |
| ·模糊神经网络的学习算法 | 第24-27页 |
| ·模糊神经网络模型与结构 | 第24-25页 |
| ·BP学习算法 | 第25-26页 |
| ·BP学习算法的改进 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于模糊神经网络的管道泄漏检测与估计 | 第28-36页 |
| ·管道泄漏现象双参数描述 | 第28-29页 |
| ·管道泄漏检测模糊神经网络的构造 | 第29-32页 |
| ·输入量与输出量模糊区间的划分 | 第29页 |
| ·隶属度函数的确定 | 第29-30页 |
| ·管道泄漏检测模糊神经网络模型结构的确定 | 第30页 |
| ·管道泄漏检测模糊规则的建立和学习样本的组织 | 第30-32页 |
| ·管道泄漏检测模糊神经网络训练与仿真测试 | 第32-35页 |
| ·模糊神经网络的训练 | 第32-34页 |
| ·管道泄漏的尺寸估计 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于遗传优化的模糊神经网络训练仿真与测试 | 第36-48页 |
| ·遗传算法概述 | 第36-39页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第36-38页 |
| ·遗传算法的特点 | 第38-39页 |
| ·遗传算法的基本原理与操作 | 第39-42页 |
| ·编码 | 第39页 |
| ·初始种群的生成 | 第39-40页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第40-41页 |
| ·适应度函数 | 第41-42页 |
| ·基于遗传算法优化模糊神经网络的建立 | 第42-46页 |
| ·GA-BP算法优化网络参数的步骤 | 第42-43页 |
| ·参数的选取 | 第43页 |
| ·GA-BP算法的实现 | 第43-46页 |
| ·结果对比分析 | 第46页 |
| ·误差曲线的比较 | 第46页 |
| ·泄漏量估计比较 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 网络的剪裁与系统实现方案 | 第48-55页 |
| ·网络的剪裁的必要性 | 第48页 |
| ·影响模糊规则提取的因素 | 第48-49页 |
| ·阈值的影响 | 第48页 |
| ·节点的贡献 | 第48-49页 |
| ·网络剪裁的方法 | 第49页 |
| ·系统实现方案 | 第49-54页 |
| ·SCADA系统与各检测系统之间的数据传输与处理 | 第50-51页 |
| ·管道泄漏检测与定位系统各模块间的工作组合方式 | 第51-53页 |
| ·软件系统的结构及功能 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第61-62页 |
| 附录B 神经网络的权值 | 第62-68页 |
