| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-31页 |
| ·课题来源及研究目的和意义 | 第16-17页 |
| ·课题来源 | 第16页 |
| ·研究的目的和意义 | 第16-17页 |
| ·小波分析及小波神经网络的研究概况 | 第17-20页 |
| ·小波分析研究概况 | 第17-19页 |
| ·小波神经网络研究概况 | 第19-20页 |
| ·过程神经网络的研究概况 | 第20-26页 |
| ·过程神经网络的提出 | 第20-25页 |
| ·过程神经网络的研究与发展 | 第25-26页 |
| ·基于神经网络的航空发动机性能衰退趋势预测研究概况 | 第26-29页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第29-31页 |
| 第2章 小波分析理论与小波过程神经元 | 第31-45页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·连续小波变换与连续小波过程神经元 | 第31-33页 |
| ·连续小波变换 | 第31-32页 |
| ·连续小波过程神经元 | 第32-33页 |
| ·离散小波变换及离散小波过程神经元 | 第33-34页 |
| ·离散小波变换 | 第33页 |
| ·离散小波过程神经元 | 第33-34页 |
| ·小波框架 | 第34-37页 |
| ·小波多分辨分析 | 第37-39页 |
| ·小波过程神经元的激励函数 | 第39-42页 |
| ·小波过程神经元激励函数 | 第39-41页 |
| ·小波过程神经元激励函数与传统神经元激励函数对比分析 | 第41-42页 |
| ·小波过程神经网络的结构分类 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第3章 连续小波过程神经网络模型及其学习算法 | 第45-68页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·连续小波过程神经网络模型 | 第45-47页 |
| ·连续小波过程神经网络学习算法 | 第47-52页 |
| ·基于函数正交基展开的学习算法 | 第47-50页 |
| ·基于梯度下降的学习算法 | 第50-52页 |
| ·连续小波过程神经网络结构及参数的确定 | 第52-59页 |
| ·连续小波过程神经网络激励函数的选择 | 第53-54页 |
| ·连续小波过程神经网络隐层神经元数目的选择 | 第54-55页 |
| ·连续小波过程神经网络待训练的参数初始化 | 第55-58页 |
| ·连续小波过程神经网络参数对收敛性能的影响 | 第58-59页 |
| ·连续小波过程神经网络仿真试验 | 第59-63页 |
| ·小波基函数过程神经网络 | 第63-65页 |
| ·小波基函数过程神经网络模型 | 第63-64页 |
| ·小波基函数过程神经网络学习算法 | 第64-65页 |
| ·小波基函数过程神经网络仿真试验 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第4章 多分辨小波过程神经网络模型及其学习算法 | 第68-86页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·多分辨小波过程神经网络模型 | 第68-70页 |
| ·多分辨小波过程神经网络学习算法 | 第70-75页 |
| ·函数的正交基展开 | 第70-71页 |
| ·基于多分辨分析的学习算法 | 第71-75页 |
| ·多分辨小波过程神经网络仿真试验 | 第75-80页 |
| ·多分辨尺度小波过程神经网络 | 第80-83页 |
| ·多分辨尺度小波过程神经网络模型 | 第80-81页 |
| ·多分辨尺度小波过程神经网络学习算法 | 第81-83页 |
| ·多分辨尺度小波过程神经网络仿真试验 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第5章 框架小波过程神经网络模型及其学习算法 | 第86-95页 |
| ·引言 | 第86页 |
| ·框架小波过程神经网络模型 | 第86-88页 |
| ·框架小波过程神经网络学习算法 | 第88-89页 |
| ·框架小波过程神经网络仿真试验 | 第89-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 第6章 小波过程神经网络性能分析 | 第95-107页 |
| ·引言 | 第95页 |
| ·小波过程神经网络解的存在性 | 第95-99页 |
| ·小波过程神经网络的连续性 | 第99-100页 |
| ·小波过程神经网络的逼近性 | 第100-103页 |
| ·小波过程神经网络的L~2 逼近性 | 第101页 |
| ·小波过程神经网络对广义Lipschitz 函数的逼近性 | 第101-103页 |
| ·小波过程神经网络的泛逼近性 | 第103页 |
| ·小波过程神经网络计算能力定理 | 第103-104页 |
| ·小波过程神经网络算法分析 | 第104-105页 |
| ·小波过程神经网络与前馈过程神经网络的比较 | 第105-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 第7章 小波过程神经网络在航空发动机性能衰退预 测中的应用 | 第107-120页 |
| ·引言 | 第107-108页 |
| ·航空发动机滑油金属含量趋势预测 | 第108-110页 |
| ·航空发动机振动信号趋势预测 | 第110-114页 |
| ·航空发动机排气温度裕度趋势预测 | 第114-119页 |
| ·本章小结 | 第119-120页 |
| 结论 | 第120-122页 |
| 参考文献 | 第122-133页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第133-135页 |
| 致谢 | 第135-136页 |
| 个人简历 | 第136页 |
