| 摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 英文目录 | 第11-14页 |
| 第一章 小波变换 | 第14-24页 |
| ·历史 | 第14页 |
| ·小波变换的原理 | 第14-22页 |
| ·小波变换的数学本质 | 第16页 |
| ·尺度函数和小波函数 | 第16-17页 |
| ·小波变换的分类 | 第17-22页 |
| ·小波变换的应用 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第二章 小波在线实时滤波 | 第24-46页 |
| ·工业滤波的现状 | 第24-25页 |
| ·小波滤波的原理和现状 | 第25-26页 |
| ·小波滤波的分类 | 第26-32页 |
| ·离线小波滤波 | 第26-27页 |
| ·在线实时小波滤波 | 第27-32页 |
| ·在线实时小波滤波的C++实现 | 第32-39页 |
| ·实验结果 | 第39-43页 |
| ·参数对在线实时小波滤波的影响 | 第40-43页 |
| ·复杂度分析 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第三章 小波网络及在在线预估中的应用 | 第46-82页 |
| ·小波网络的发展 | 第46页 |
| ·小波网络的分类 | 第46-48页 |
| ·基于框架的小波网络 | 第47页 |
| ·基于多分辨的小波网络 | 第47-48页 |
| ·基于多分辨分析的小波网络的结构 | 第48-50页 |
| ·输入层 | 第49页 |
| ·隐层 | 第49-50页 |
| ·输出层 | 第50页 |
| ·实现 | 第50-71页 |
| ·学习算法 | 第54-57页 |
| ·小波网络的C++实现 | 第57-71页 |
| ·实验结果 | 第71-81页 |
| ·小波网络的函数逼近 | 第72-76页 |
| ·小波网络和简化后的小波网络以及RBF网络对工业数据的逼近 | 第76-81页 |
| ·小结 | 第81-82页 |
| 第四章 遗传算法 | 第82-98页 |
| ·原理 | 第82-85页 |
| ·遗传算法的发展 | 第82-83页 |
| ·遗传算法的机理 | 第83页 |
| ·遗传操作 | 第83-84页 |
| ·终止条件 | 第84-85页 |
| ·实现 | 第85-92页 |
| ·算法流程 | 第85-86页 |
| ·参数的选择 | 第86-87页 |
| ·遗传算法的C++实现 | 第87-92页 |
| ·实验结果 | 第92-96页 |
| ·小结 | 第96-98页 |
| 第五章 总结 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-104页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第104-106页 |
| 致谢 | 第106页 |