| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-11页 |
| ·背景与概念介绍 | 第8-9页 |
| ·本文主要工作 | 第9-11页 |
| 第二章 状态监测的实现途径 | 第11-31页 |
| ·数据预处理 | 第12-13页 |
| ·实现方法研究 | 第13-31页 |
| ·线性回归 | 第15页 |
| ·核回归 | 第15-17页 |
| ·聚类算法介绍 | 第17-31页 |
| 第三章 算法描述 | 第31-34页 |
| ·改进的层次聚类算法 | 第31-33页 |
| ·基于相似性的回归预测算法 | 第33-34页 |
| 第四章 数值实验 | 第34-38页 |
| ·数据集 | 第34页 |
| ·聚类(LISDC)过程 | 第34-35页 |
| ·回归预测(SBR)过程 | 第35-36页 |
| ·实验结果评价 | 第36-38页 |
| 第五章 模型改进方向 | 第38-40页 |
| ·数据输入顺序 | 第38页 |
| ·相似状态选取 | 第38页 |
| ·参数初始值设定 | 第38-40页 |
| 第六章 结论与展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |