| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 神经网络故障诊断方法简介 | 第10-12页 |
| 1.3 人工神经网络简介 | 第12-14页 |
| 1.3.1 人工神经网络的研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.3.2 神经网络的发展史和现状 | 第13页 |
| 1.3.3 神经网络研究目前存在的问题和应用 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第14-16页 |
| 2 BP 神经网络算法及仿真 | 第16-29页 |
| 2.1 人工神经网络的构成 | 第16-18页 |
| 2.2 BP 神经网络结构及算法原理 | 第18-22页 |
| 2.2.1 BP 神经网络结构 | 第18-19页 |
| 2.2.2 BP 神经网络算法原理 | 第19-22页 |
| 2.3 基于 MATLAB 的现有 BP 神经网络算法仿真 | 第22-28页 |
| 2.3.1 基于 MATLAB 的 BP 神经网络工具箱函数 | 第23页 |
| 2.3.2 现有的 BP 改进算法 | 第23-25页 |
| 2.3.3 现有的 BP 改进算法 MATLAB 仿真结果 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于提前停止法和学习率可变的 BP 算法研究与实现 | 第29-36页 |
| 3.1 BP 学习算法的过拟合现象 | 第29-30页 |
| 3.2 提前停止法在神经网络中的应用 | 第30页 |
| 3.3 学习率可变的 BP 算法原理 | 第30页 |
| 3.4 基于提前停止法的学习率可变 BP 算法的研究与实现 | 第30-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 网络撕裂原则方法及其在故障诊断中的应用 | 第36-43页 |
| 4.1 网络撕裂原则概述 | 第36-37页 |
| 4.2 子网络级故障诊断原理 | 第37页 |
| 4.3 大规模电路故障诊断原理 | 第37-38页 |
| 4.4 网络撕裂法在电路故障诊断中的应用 | 第38-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 基于多级 BP 神经网络的无线电罗盘实例诊断 | 第43-50页 |
| 5.1 问题描述 | 第43-44页 |
| 5.2 无线电罗盘实例撕裂方法 | 第44-45页 |
| 5.3 各子网络拓扑结构的确定 | 第45-48页 |
| 5.4 仿真结果及分析 | 第48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 6 论文总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 总结 | 第50-51页 |
| 6.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 个人简历、学习期间发表的学术论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
