首页--工业技术论文--无线电电子学、电信技术论文--基本电子电路论文--电子电路论文

基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·开展模拟电路故障诊断研究的意义第10-11页
   ·模拟电路故障诊断技术的发展及研究现状第11-13页
   ·本文的内容与结构第13-16页
第2章 模拟电路故障诊断概述第16-24页
   ·模拟电路故障诊断基础知识第16-17页
   ·模拟电路故障诊断方法分类及优缺点第17-21页
   ·模拟电路故障诊断的模式识别过程第21-23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 PSPICE与MATLAB软件的介绍第24-32页
   ·PSpice的发展和内容第24-26页
   ·PSpice的分析方法第26-29页
     ·PSpice编程与分析第26-27页
     ·PSpice的特殊分析方法第27-29页
   ·Matlab特点和功能第29-30页
   ·Pspice与Matlab之间的通信第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第4章 支持向量机原理第32-46页
   ·机器学习的基本问题第32-33页
   ·机器学习问题的发展第33-34页
   ·统计学习理论的主要内容第34-36页
   ·支持向量机分类器第36-41页
     ·线性可分问题第36-38页
     ·近似线性可分问题第38-39页
     ·线性不可分问题第39-41页
   ·支持向量机优化算法第41-43页
   ·支持向量机多类分类算法第43-45页
     ·一对多分类算法第43-44页
     ·一对一分类算法第44页
     ·决策导向无环图DDAG分类算法第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第5章 基于遗传算法的支持向量机参数选取问题研究第46-56页
   ·核函数及其参数第46-47页
   ·误差惩罚参数C第47页
   ·参数选择方法第47-49页
   ·遗传算法第49-53页
   ·基于遗传算法的支持向量机参数选择方法第53-55页
   ·本章小结第55-56页
第6章 模拟电路故障诊断仿真实验第56-66页
   ·故障诊断步骤第56-57页
   ·获取故障样本数据的方法第57页
   ·模拟电路故障诊断实例1第57-60页
   ·模拟电路故障诊断实例2第60-64页
   ·本章小结第64-66页
第7章 总结与展望第66-68页
   ·总结第66页
   ·展望第66-68页
参考文献第68-74页
致谢第74-76页
攻读硕士期间参加的科研工作和发表论文情况第76页

论文共76页,点击 下载论文
上一篇:基于Pattern Transition优化算法的电阻层析成像研究
下一篇:基于FPGA的数字上变频器设计