| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 本课题研究背景及意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 全球化石资源匮乏 | 第11页 |
| 1.1.2 太阳能资源丰富 | 第11-12页 |
| 1.1.3 人工智能技术的发展 | 第12-13页 |
| 1.1.4 课题研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 神经网络方法研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 神经网络方法的发展 | 第14页 |
| 1.2.2 神经网络在新能源中的应用 | 第14-16页 |
| 1.3 本课题主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 神经网络方法理论基础 | 第17-23页 |
| 2.1 神经元模型 | 第17-18页 |
| 2.2 神经网络的学习方式 | 第18-20页 |
| 2.2.1 有监督学习 | 第18-19页 |
| 2.2.2 无监督学习 | 第19页 |
| 2.2.3 强化学习 | 第19-20页 |
| 2.3 神经网络的学习算法 | 第20-21页 |
| 2.3.1 误差纠正学习 | 第20页 |
| 2.3.2 Hebb学习规则 | 第20-21页 |
| 2.3.3 竞争学习规则 | 第21页 |
| 2.4 典型的神经网络 | 第21-22页 |
| 2.4.1 径向基神经网络 | 第21-22页 |
| 2.4.2 Elman神经网络 | 第22页 |
| 2.4.3 Hopfield神经网络 | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 标准的BP神经网络模型 | 第23-31页 |
| 3.1 BP算法原理 | 第23页 |
| 3.2 BP神经网络模型 | 第23-27页 |
| 3.2.1 BP网络前馈计算 | 第24-25页 |
| 3.2.2 BP网络反向传播 | 第25-27页 |
| 3.3 神经网络结构设计 | 第27-29页 |
| 3.3.1 输入输出节点选择 | 第27-28页 |
| 3.3.2 输入输出样本处理 | 第28页 |
| 3.3.3 隐含层及节点个数选择 | 第28-29页 |
| 3.4 网络参数选择 | 第29-30页 |
| 3.4.1 激活函数选择 | 第29-30页 |
| 3.4.2 初始权值选择 | 第30页 |
| 3.4.3 学习率选择 | 第30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于L-M算法优化的神经网络在光角度传感器中的应用 | 第31-45页 |
| 4.1 光角度传感器装置 | 第31-34页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第31-33页 |
| 4.1.2 方法设计 | 第33-34页 |
| 4.2 基于L-M算法优化的BP神经网络 | 第34-37页 |
| 4.2.1 L-M算法原理 | 第34-35页 |
| 4.2.2 传感器辨识神经网络模型 | 第35-36页 |
| 4.2.3 L-M算法优化的神经网络实现 | 第36-37页 |
| 4.3 实验平台搭建 | 第37-38页 |
| 4.3.1 实验装置设计 | 第37-38页 |
| 4.3.2 实验设计及数据采集 | 第38页 |
| 4.4 BP神经网络的应用 | 第38-43页 |
| 4.4.1 确定输入输出样本集 | 第39-40页 |
| 4.4.2 建立BP神经网络 | 第40-41页 |
| 4.4.3 训练BP神经网络 | 第41-42页 |
| 4.4.4 实验结果分析 | 第42-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 学习率自适应的BP神经网络在光伏组件故障诊断中的应用 | 第45-57页 |
| 5.1 问题描述 | 第45页 |
| 5.2 方法设计 | 第45-47页 |
| 5.3 学习率自适应的BP神经网络模型 | 第47-49页 |
| 5.3.1 学习率自适应原理 | 第47页 |
| 5.3.2 故障诊断神经网络模型 | 第47-48页 |
| 5.3.3 学习率自适应神经网络算法实现 | 第48-49页 |
| 5.4 BP神经网络的应用 | 第49-56页 |
| 5.4.1 数据采集模型设计 | 第49-52页 |
| 5.4.2 确定输入输出样本集 | 第52-53页 |
| 5.4.3 建立BP神经网络 | 第53页 |
| 5.4.4 训练BP神经网络 | 第53-55页 |
| 5.4.5 实验结果分析 | 第55-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结和展望 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57-58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 附录 | 第65页 |