基于神经网络的模拟电路故障诊断
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| §1-1 选题背景及意义 | 第8-9页 |
| §1-2 故障诊断研究现状 | 第9-10页 |
| §1-3 主要研究内容 | 第10-11页 |
| 第二章 模拟电路故障诊断方法 | 第11-16页 |
| §2-1 模拟电路故障诊断方法概述 | 第11-13页 |
| §2-2 故障的种类和原因 | 第13页 |
| §2-3 故障诊断的目的与要求 | 第13页 |
| §2-4 基于神经网络的模拟电路故障诊断方法 | 第13-15页 |
| §2-5 小结 | 第15-16页 |
| 第三章 神经网络结构的确定 | 第16-29页 |
| §3-1 神经网络概述 | 第16-18页 |
| §3-2 BP神经网络 | 第18-22页 |
| §3-3 BP神经网络结构确定方法 | 第22-28页 |
| 3-3-1 隐含层数的设计 | 第22页 |
| 3-3-2 隐含层节点数的设计 | 第22-25页 |
| 3-3-3 初始化函数的选择 | 第25-27页 |
| 3-3-4 学习速率的选择 | 第27页 |
| 3-3-5 学习算法的选择 | 第27-28页 |
| §3-4 小结 | 第28-29页 |
| 第四章 故障特征提取 | 第29-38页 |
| §4-1 粗糙集理论 | 第29-33页 |
| §4-2 主元分析 | 第33-34页 |
| §4-3 故障电路数据提取 | 第34-37页 |
| 4-3-1 故障提取方法 | 第34-35页 |
| 4-3-2 故障提取实例 | 第35-36页 |
| 4-3-3 粗糙集约简 | 第36-37页 |
| 4-3-4 主元分析 | 第37页 |
| §4-4 小结 | 第37-38页 |
| 第五章 基于神经网络的模拟电路故障诊断 | 第38-48页 |
| §5-1 BP网络结构设计 | 第38-41页 |
| 5-1-1 隐含层层数的设计 | 第38页 |
| 5-1-2 隐含层节点数的设计 | 第38-40页 |
| 5-1-3 初始化函数选择 | 第40页 |
| 5-1-4 学习速率的选择 | 第40-41页 |
| 5-1-5 学习算法的选择 | 第41页 |
| §5-2 试验仿真 | 第41-43页 |
| 5-2-1 测试数据的采集 | 第41-43页 |
| 5-2-2 神经网络测试 | 第43页 |
| §5-3 验证试验 | 第43-47页 |
| 5-3-1 典型放大电路故障诊断 | 第43-45页 |
| 5-3-2 视频放大电路故障诊断 | 第45-47页 |
| §5-4 小结 | 第47-48页 |
| 第六章 结论 | 第48-49页 |
| §6-1 主要工作 | 第48页 |
| §6-2 展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的相关科研成果 | 第53页 |
