鱼群优化算法及其汽轮机故障诊断的应用研究
| 详细摘要 | 第3-11页 |
| 摘要 | 第11-12页 |
| ABSTRACT | 第12页 |
| 创新点摘要 | 第13-16页 |
| 绪论 | 第16-20页 |
| 第一章 人工鱼群算法 | 第20-25页 |
| 1.1 人工鱼群算法描述 | 第20-21页 |
| 1.1.1 行为描述 | 第20-21页 |
| 1.2 人工鱼群算法的特点 | 第21页 |
| 1.3 人工鱼群算法的分析 | 第21-23页 |
| 1.4 人工鱼群算法的应用分析 | 第23-24页 |
| 1.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第二章 鱼群优化算法 | 第25-36页 |
| 2.1 概率神经网络 | 第25-28页 |
| 2.1.1 概率神经网络模型 | 第25-27页 |
| 2.1.2 概率神经网络的特点 | 第27-28页 |
| 2.2 鱼群优化算法的思想 | 第28-29页 |
| 2.3 鱼群优化算法的描述 | 第29-32页 |
| 2.3.1 觅食行为 | 第30页 |
| 2.3.2 聚群行为 | 第30-31页 |
| 2.3.3 追尾行为 | 第31页 |
| 2.3.4 公告板 | 第31页 |
| 2.3.5 移动策略 | 第31-32页 |
| 2.4 鱼群优化算法的训练过程 | 第32页 |
| 2.5 鱼群优化算法的仿真分析 | 第32-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 鱼群优化算法在汽轮机故障诊断的应用 | 第36-46页 |
| 3.1 汽轮机故障诊断 | 第36-38页 |
| 3.1.1 汽轮机故障诊断概述 | 第36-38页 |
| 3.1.2 汽轮机故障诊断特征提取 | 第38页 |
| 3.2 基于概率神经网络的故障诊断的仿真分析 | 第38-41页 |
| 3.3 基于鱼群优化算法的故障诊断的仿真分析 | 第41-43页 |
| 3.4 仿真对比分析 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 汽轮机故障诊断系统 | 第46-55页 |
| 4.1 汽轮机故障诊断系统的设计 | 第46页 |
| 4.2 汽轮机故障诊断系统的实现 | 第46-51页 |
| 4.3 汽轮机故障诊断系统的运行 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 发表文章目录 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
