模糊模式识别技术研究及其在故障诊断中的应用
| 第一章 引言 | 第1-15页 |
| ·故障诊断的相关概念 | 第7-8页 |
| ·故障诊断技术的发展 | 第8-9页 |
| ·故障诊断技术发展的三个时期 | 第8页 |
| ·故障诊断技术的发展 | 第8-9页 |
| ·故障诊断的方法 | 第9-11页 |
| ·智能故障诊断技术及其发展趋势 | 第11-14页 |
| ·本文的主要内容 | 第14-15页 |
| 第二章 支持向量机基本理论 | 第15-24页 |
| ·支持向量机的理论基础 | 第15-17页 |
| ·经验风险最小原则 | 第15-16页 |
| ·结构风险最小原则 | 第16-17页 |
| ·支持向量机 | 第17-21页 |
| ·最大间隔思想 | 第18-19页 |
| ·支持向量机 | 第19-21页 |
| ·核函数 | 第21-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于目标函数的模糊聚类分析 | 第24-39页 |
| ·基于目标函数的模糊聚类分析 | 第24-25页 |
| ·模糊集合 | 第25-26页 |
| ·基于目标函数的模糊C 均值聚类分析 | 第26-31页 |
| ·普通聚类 | 第26-27页 |
| ·模糊聚类 | 第27-28页 |
| ·模糊C 均值聚类分析方法 | 第28-31页 |
| ·基于核函数的模糊C 均值聚类算法(FKCM) | 第31-38页 |
| ·FCM 聚类算法存在的问题 | 第31-32页 |
| ·FKCM 聚类算法 | 第32-35页 |
| ·实验 | 第35-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第四章 模糊支持向量机 | 第39-55页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·模糊支持向量机(FSVM) | 第39-46页 |
| ·模糊支持向量机的建立 | 第40-42页 |
| ·隶属度功能分析 | 第42-44页 |
| ·模糊多类支持向量机 | 第44-46页 |
| ·隶属度的确定 | 第46-50页 |
| ·实验 | 第50-53页 |
| ·小结 | 第53-55页 |
| 总结 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录A:某圆锥轴承各特征参数 | 第61页 |
| 附录B:某滚动轴承的特征参数 | 第61-62页 |
| 附录C:第四章的试验数据 | 第62-63页 |
| 附录D:某发电机组主轴故障的特征参数 | 第63-64页 |
