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模拟电路神经网络故障诊断方法的研究

第一章 绪论第1-22页
   ·模拟电路故障诊断第9-12页
     ·模拟电路故障诊断理论的发展第10-11页
     ·模拟电路故障诊断的难点第11-12页
     ·模拟电路故障诊断方法实用性分析第12页
   ·人工神经网络第12-17页
     ·人工神经网络发展史第12-15页
     ·人工神经网络的特点第15-16页
     ·人工神经网络与其它相关技术的关系第16-17页
   ·人工神经网络在模拟电路故障诊断中的应用现状第17-19页
     ·模式识别系统构成第17-18页
     ·模拟电路神经网络故障诊断系统适用性分析第18页
     ·模拟电路神经网络故障诊断的发展第18-19页
   ·本文研究内容及论文组织第19-22页
第二章 BP神经网络与模拟电路故障诊断第22-37页
   ·引言第22页
   ·BP 网络第22-32页
     ·BP 网络发展历史第22-23页
     ·BP 网络的基本结构第23-26页
     ·BP 网络的训练第26-31页
     ·BP 网络的应用特点第31-32页
   ·模拟电路故障诊断的基本名词第32页
   ·模拟电路故障诊断方法简介第32-35页
     ·测前仿真法第33页
     ·测后仿真法第33-34页
     ·其它技术第34页
     ·神经网络故障诊断方法第34-35页
   ·BP 网络诊断模拟电路故障的实用性分析第35-36页
   ·小结第36-37页
第三章 模拟电路神经网络故障诊断系统第37-53页
   ·引言第37页
   ·神经网络故障诊断系统的基本思想第37-39页
   ·神经网络故障诊断系统的特点第39-40页
   ·神经网络故障诊断系统的适用范围第40-41页
   ·神经网络故障诊断系统的特征第41-42页
     ·输入特征第41页
     ·输出特征第41-42页
   ·神经网络故障诊断系统的训练样本集第42-43页
   ·神经网络故障诊断系统的结构和训练方法第43-46页
     ·神经网络故障诊断系统的结构设计第43-45页
     ·神经网络故障诊断系统的训练方法第45-46页
   ·其它可用于故障诊断的神经网络模型第46-51页
     ·自组织特征映射神经网络第47页
     ·自适应共振神经网络第47-48页
     ·Hopfield 神经网络第48-49页
     ·知识处理神经网络第49页
     ·模糊神经网络第49-51页
   ·小结第51-53页
第四章 模拟电路神经网络诊断故障特征提取技术第53-70页
   ·引言第53-54页
   ·快速傅里叶变换特征提取技术第54-58页
     ·概述第54-55页
     ·快速傅里叶变换第55-56页
     ·快速傅里叶变换特征提取方法第56-57页
     ·数据压缩算法第57-58页
   ·小波变换特征提取方法第58-67页
     ·概述第58-59页
     ·小波变换第59-66页
     ·小波变换特征提取方法第66-67页
   ·主成分分析特征提取技术第67-68页
     ·概述第67页
     ·主成分分析第67-68页
   ·本章小结第68-70页
第五章 基于神经网络集成的模拟电路故障诊断第70-81页
   ·引言第70-71页
   ·故障模式模糊性第71-74页
     ·不可识别故障第71页
     ·不可检测故障第71-72页
     ·不可识别及不可检测故障的故障编码第72-73页
     ·多次电路激励第73-74页
   ·神经网络集成第74-78页
     ·概述第74页
     ·神经网络集成实现方法第74-75页
     ·理论分析第75-78页
   ·模拟电路故障诊断的神经网络集成算法第78-80页
   ·小结第80-81页
第六章 模拟电路神经网络故障诊断系统的应用第81-97页
   ·引言第82页
   ·模拟电路神经网络故障诊断系统应用实例1第82-92页
     ·实际电路模型第82-83页
     ·诊断过程第83-92页
     ·结论第92页
   ·模拟电路神经网络故障诊断系统应用实例2第92-95页
     ·实际电路模型第92-93页
     ·诊断过程第93-95页
     ·结论第95页
   ·小结第95-97页
第七章 结束语第97-101页
   ·主要工作与结论第97-99页
   ·进一步的工作第99-101页
参考文献第101-111页
攻博期间发表的学术论文及其它成果第111-112页
致谢第112-113页
摘要第113-116页
Abstract第116-118页

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