| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·传统的变压器故障诊断方法的研究现状 | 第11页 |
| ·数据挖掘技术在变压器故障诊断中的研究现状 | 第11-12页 |
| ·分类技术研究现状 | 第12-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 变压器故障诊断专家系统的设计 | 第15-26页 |
| ·专家系统概述 | 第15-17页 |
| ·故障诊断专家系统的一般结构 | 第17-19页 |
| ·故障诊断系统的设计 | 第19-25页 |
| ·数据采集模块 | 第20页 |
| ·数据管理模块 | 第20-22页 |
| ·知识管理模块 | 第22-23页 |
| ·诊断推理模块 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 蚁群算法简介 | 第26-37页 |
| ·基本蚁群算法的描述 | 第26-30页 |
| ·蚂群算法的参数设置 | 第30-31页 |
| ·ACO 简介 | 第31页 |
| ·蚁群算法的优缺点 | 第31-33页 |
| ·蚁群优化算法的典型应用 | 第33-37页 |
| ·ACO 在静态组合优化中的应用 | 第33-35页 |
| ·ACO 在动态组合优化中的应用 | 第35页 |
| ·ACO 在其他领域的应用 | 第35-37页 |
| 第四章 基于蚁群算法的分类规则挖掘方法 | 第37-51页 |
| ·对算法的分析与改进 | 第42-45页 |
| ·路径的选择 | 第42-43页 |
| ·信息素的更新方式 | 第43-45页 |
| ·ANT-MINER1 的解的多样性 | 第45页 |
| ·算法的复杂度分析 | 第45-46页 |
| ·离散方法及其改进 | 第46-48页 |
| ·系统参数的选择 | 第48-49页 |
| ·ANT-MINER 与ANT-MINER1 实验分析比较 | 第49-51页 |
| 第五章 蚁群分类算法在故障诊断中的应用 | 第51-61页 |
| ·传统变压器故障诊断方法简介 | 第51-53页 |
| ·蚁群算法中数据的预处理 | 第53-54页 |
| ·条件属性、决策属性的确定 | 第53页 |
| ·连续属性的离散化 | 第53-54页 |
| ·参数的选择 | 第54-56页 |
| ·规则建立 | 第56-57页 |
| ·应用实例分析 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结论与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第68页 |