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基于神经网络的模拟电路故障诊断方法的研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 本课题研究的背景与意义第9-10页
        1.1.1 对模拟电路故障诊断问题研究的背景与意义第9页
        1.1.2 基于神经网络进行模拟电路故障诊断问题研究的背景与意义第9-10页
    1.2 模拟电路故障诊断技术的发展与现状第10页
    1.3 本文的思路及主要研究内容第10-14页
        1.3.1 本文的思路第10-11页
        1.3.2 本文的主要内容及研究问题第11-12页
        1.3.3 本文的主要创新点第12-14页
第二章 人工神经网络及模拟电路故障诊断的理论与技术第14-26页
    2.1 模拟电路故障诊断理论第14-18页
        2.1.1 故障建模及类型第14-15页
        2.1.2 故障状态的表示第15页
        2.1.3 故障的符号规定第15-16页
        2.1.4 故障状态表及其相关概念第16页
        2.1.5 模拟电路故障诊断的流程第16-18页
    2.2 神经网络理论第18-24页
        2.2.1 人工神经网络的应用及特点第18-21页
        2.2.2 基本神经元原理第21-23页
        2.2.3 人工神经元的实现及神经网络第23-24页
    2.3 模拟电路故障诊断问题分析第24-25页
        2.3.1 故障诊断问题描述第24-25页
        2.3.2 使用神经网络做分类器的匹配原理第25页
    2.4 本章总结第25-26页
第三章 基于BP神经网络的嵌入式系统及在模拟电路故障诊断中的应用第26-39页
    3.1 引言第26页
    3.2 用BP算法进行故障诊断的理论及原理分析第26-29页
        3.2.1 使用BP神经网络用于故障诊断的基本流程第26页
        3.2.2 故障诊断的四个假设第26-27页
        3.2.3 加入动量项的BP神经网络基本原理第27-29页
    3.3 BP神经网络嵌入式系统的设计第29-32页
        3.3.1 设计系统的结构框图第29-30页
        3.3.2 对BP网络芯片的选择第30-31页
        3.3.3 改进BP算法的选择第31页
        3.3.4 离线训练样本的获取第31页
        3.3.5 对BP网络的设计第31-32页
    3.4 仿真实验第32-38页
        3.4.1 在线性电路中的应用第33-35页
        3.4.2 在非线性模拟电路中的应用第35-38页
    3.5 本章总结第38-39页
第四章 基于深度神经网络的技术及在模拟电路故障系统诊断中的应用第39-54页
    4.1 引言第39-40页
    4.2 基于卷积神经网络的深度学习理论第40-42页
        4.2.1 卷积神经网络理论概述第40-41页
        4.2.2 基于CAFFE与NGSPICE的系统设计第41-42页
    4.3 基于稀疏自编码器的深度学习在故障诊断中的理论及原理分析第42-47页
        4.3.1 稀疏自编码器第42-45页
        4.3.2 关于SOFTMAX分类器第45-46页
        4.3.3 栈式自编码神经网络结构及运行算法第46-47页
    4.4 基于深度学习网络的实验验证第47-52页
        4.4.1 实验工具描述第47页
        4.4.2 基于栈式神经网络的实验验证第47-52页
    4.5 本章总结第52-54页
第五章 松散型小波集成神经网络及其在模拟电路故障诊断中的应用第54-62页
    5.1 引言第54页
    5.2 原理分析第54-58页
        5.2.1 小波变换原理第54-56页
        5.2.2 主元分析原理第56页
        5.2.3 松散型小波集成神经网络原理第56-58页
    5.3 实验验证第58-61页
        5.3.1 小波变换实验第58-59页
        5.3.2 主元分析实验第59-60页
        5.3.3 松散型小波集成神经网络实验第60-61页
    5.4 本章总结第61-62页
第六章 总结与展望第62-63页
    6.1 总结第62页
    6.2 展望第62-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-68页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第68页

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