| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·模拟电路故障诊断的意义 | 第12-13页 |
| ·模拟电路故障诊断技术的发展与现状 | 第13-15页 |
| ·本文的思路与主要内容 | 第15-18页 |
| ·本文的思路 | 第15页 |
| ·本文的主要内容 | 第15-16页 |
| ·本文的主要创新点 | 第16-18页 |
| 第2章 大规模模拟电路的子电路定位方法 | 第18-36页 |
| ·单支路的屏蔽原理 | 第18-19页 |
| ·无容差电路的单支路屏蔽原理 | 第18-19页 |
| ·容差电路单支路的屏蔽原理 | 第19页 |
| ·子电路的屏蔽方法 | 第19-27页 |
| ·无容差子电路的屏蔽方法 | 第19-20页 |
| ·容差子电路的屏蔽方法 | 第20-27页 |
| ·容差电路可行域遗传算法设计 | 第20-26页 |
| ·容差子网络的屏蔽方法 | 第26-27页 |
| ·子网络的可诊断性条件 | 第27页 |
| ·大规模电路的屏蔽诊断方法 | 第27-32页 |
| ·单子网络故障屏蔽法 | 第27-28页 |
| ·多子网络故障屏蔽法 | 第28-29页 |
| ·大规模电路故障诊断 | 第29页 |
| ·诊断实例 | 第29-32页 |
| ·屏蔽法的逻辑矩阵故障定位 | 第32-33页 |
| ·交叉撕裂诊断法 | 第33-35页 |
| ·讨论 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 大规模电路的神经网络诊断方法 | 第36-66页 |
| ·子电路的神经网络诊断 | 第36-51页 |
| ·子电路的神经网络诊断步骤 | 第36-37页 |
| ·子电路的容差分析与处理 | 第37-39页 |
| ·学习算法 | 第39-40页 |
| ·诊断实例 | 第40-44页 |
| ·网络优化对故障诊断率的影响 | 第44-51页 |
| ·网络权值优化故障诊断率的影响 | 第44-46页 |
| ·隐层节点数权值优化对故障诊断率的影响 | 第46页 |
| ·同时优化结构和权值对故障诊断率的影响 | 第46-48页 |
| ·混沌遗传算法故障诊断率的影响 | 第48-49页 |
| ·演化遗传算法与BP算法的比较 | 第49-51页 |
| ·大规模电路的神经网络故障诊断 | 第51-64页 |
| ·大规模电路的撕裂原则 | 第51-53页 |
| ·大规模电路的神经网络诊断 | 第53-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第4章 故障模式模糊性的减少—电路激励设计 | 第66-81页 |
| ·测试节点的选择原则 | 第66-70页 |
| ·故障模式模糊性的降低设计-电路激励的设计原则 | 第70-72页 |
| ·故障模式模糊性的降低设计1-电路激励的选择原则1 | 第70-72页 |
| ·故障模式模糊性的降低设计2—电路激励的选择原则2 | 第72页 |
| ·基于遗传算法的激励设计算法 | 第72-74页 |
| ·设计实例 | 第74-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第5章 模拟电路故障辨识方法的优化—小波神经网络法 | 第81-119页 |
| ·模拟电路故障特征的小波分析法提取 | 第81-86页 |
| ·小波分析 | 第81-82页 |
| ·模拟电路故障特征向量的小波分析法提取 | 第82-86页 |
| ·模拟电路故障特征向量的小波包提取 | 第86-95页 |
| ·小波包分解的能量守恒原理 | 第86-88页 |
| ·容差电路特征向量的小波包提取 | 第88-95页 |
| ·容差电路的小波包分解可行域求解方法 | 第88-89页 |
| ·容差电路的故障特征向量选择 | 第89-95页 |
| ·模拟电路故障辨识方法的优化—小波神经网络法 | 第95-104页 |
| ·函数型小波神经网络故障诊断方法 | 第95-98页 |
| ·函数型小波神经网络 | 第95-96页 |
| ·小波基元的选取 | 第96-97页 |
| ·故障诊断学习算法 | 第97-98页 |
| ·权值型小波神经网络故障诊断方法 | 第98-100页 |
| ·权值型小波神经网络 | 第98页 |
| ·学习算法 | 第98-100页 |
| ·故障诊断实例 | 第100-104页 |
| ·小波神经网络优化对诊断率的影响的研究 | 第104-109页 |
| ·小波概率和小波模糊神经网络诊断 | 第109-117页 |
| ·概率神经网络诊断 | 第110-113页 |
| ·概率神经网络 | 第110-111页 |
| ·小波(包)概率神经网络诊断 | 第111-113页 |
| ·模拟电路的小波模糊神经网络故障诊断 | 第113-117页 |
| ·小波模糊神经网络 | 第113-115页 |
| ·小波(包)模糊神经网络诊断 | 第115-117页 |
| ·讨论 | 第117-118页 |
| ·本章小结 | 第118-119页 |
| 第6章 模拟电路故障信息融合诊断方法 | 第119-135页 |
| ·模拟电路故障的电流特征提取和诊断方法 | 第119-127页 |
| ·故障电流特征的提取 | 第119-121页 |
| ·故障电流特征的分析 | 第121-124页 |
| ·故障电流特征的设计 | 第124-127页 |
| ·模拟电路故障信息融合诊断方法 | 第127-134页 |
| ·子电路故障信息融合诊断 | 第127-129页 |
| ·大规模电路的子网络分层神经网络 | 第129-134页 |
| ·本章小结 | 第134-135页 |
| 结论 | 第135-137页 |
| 参考文献 | 第137-146页 |
| 致谢 | 第146-147页 |
| 附录A (攻读学位期间发表的学术论文) | 第147-149页 |
| 附录B (学术论文中的权威刊物论文和被收录论文) | 第149-150页 |
| 附录C (攻读学位期间参加的科研项目) | 第150页 |
