基于人工免疫系统的电力变压器故障诊断技术研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| ·研究背景及意义 | 第11页 |
| ·相似度及其测量 | 第11-13页 |
| ·人工免疫技术 | 第13-16页 |
| ·人工免疫系统 | 第13页 |
| ·系统隐喻的机理 | 第13-14页 |
| ·典型应用 | 第14-16页 |
| ·电力变压器故障诊断 | 第16-21页 |
| ·论文主要工作 | 第21-23页 |
| 第二章 相似度及其测量 | 第23-34页 |
| ·相似度 | 第23-28页 |
| ·相似度和相异度 | 第23-24页 |
| ·相似度的度量 | 第24-28页 |
| ·测量相似度的距离 | 第28-32页 |
| ·闵可夫斯基（Minkowski）距离 | 第28-31页 |
| ·Mahalanobis 距离 | 第31-32页 |
| ·度量方法的选择 | 第32页 |
| ·相似度研究现状分析 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 形态相似距离 | 第34-58页 |
| ·传统的相似度度量距离 | 第34-37页 |
| ·对象与向量 | 第34页 |
| ·传统的点与点的距离 | 第34-35页 |
| ·问题引出 | 第35-37页 |
| ·向量形态参数 | 第37-40页 |
| ·两种形态相似距离 | 第40-42页 |
| ·形态相似距离一 | 第40-41页 |
| ·形态相似距离二 | 第41-42页 |
| ·各种距离特性的统计对比分析 | 第42-47页 |
| ·分析方法与结果 | 第42-43页 |
| ·统计分析与讨论 | 第43-47页 |
| ·形态相似距离的有效性分析 | 第47-57页 |
| ·聚类技术 | 第47-48页 |
| ·仿真实验 | 第48-56页 |
| ·实验结果分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 自组织抗体网络和抗体生成算法 | 第58-78页 |
| ·人工免疫系统模型与算法 | 第58-61页 |
| ·主要网络模型 | 第58-61页 |
| ·重要算法 | 第61页 |
| ·自组织抗体网络 | 第61-65页 |
| ·网络基本结构 | 第62-64页 |
| ·网络初始化 | 第64页 |
| ·网络训练 | 第64-65页 |
| ·自组织抗体网络的特点 | 第65-67页 |
| ·抗体结构 | 第65页 |
| ·网络连接方式 | 第65页 |
| ·网络规模的调节机制 | 第65-66页 |
| ·学习与记忆 | 第66页 |
| ·多样性的保持 | 第66页 |
| ·训练终止条件 | 第66-67页 |
| ·抗体生成算法 | 第67-71页 |
| ·符号和定义 | 第67-68页 |
| ·算法步骤 | 第68-69页 |
| ·算法分析 | 第69-71页 |
| ·仿真实验 | 第71-77页 |
| ·Iris 数据集 | 第71-74页 |
| ·Letter Recognition 数据集 | 第74-76页 |
| ·Pen-Digits 数据集 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 自组织抗体网络在变压器故障诊断中的应用 | 第78-86页 |
| ·电力变压器故障 | 第78-80页 |
| ·变压器故障原因与类型 | 第78-79页 |
| ·变压器油中气体分析 | 第79-80页 |
| ·比值诊断法 | 第80-81页 |
| ·基于油中气体分析诊断电力变压器故障 | 第81-84页 |
| ·数据准备 | 第82页 |
| ·网络初始化与网络训练 | 第82-83页 |
| ·故障诊断 | 第83-84页 |
| ·今后的研究方向 | 第84-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 结论与展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 个人简历、在学期间参加的科研工作及学术论文发表 | 第98-99页 |
