| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的目的和意义 | 第13-14页 |
| ·论文所完成工作 | 第14-16页 |
| 第2章 支持向量机综述 | 第16-26页 |
| ·支持向量机 | 第16-22页 |
| ·最优分类界面的定义 | 第16-18页 |
| ·最优分类界面的构建 | 第18-19页 |
| ·广义最优分类界面 | 第19-21页 |
| ·支持向量机的构建 | 第21-22页 |
| ·核函数 | 第22-24页 |
| ·高斯核函数 | 第23页 |
| ·多项式核函数 | 第23页 |
| ·S型核函数 | 第23-24页 |
| ·不均衡数据对SVM算法分类性能的影响 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于数据层面的不均衡数据分类算法研究 | 第26-35页 |
| ·欠采样算法 | 第26-31页 |
| ·KNN算法 | 第27-29页 |
| ·ODR欠采样算法 | 第29-31页 |
| ·过采样算法 | 第31-34页 |
| ·SMOTE过采样算法 | 第31-32页 |
| ·BSMOTE过采样算法 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于ODR和BSMOTE结合的不均衡数据SVM分类算法 | 第35-48页 |
| ·ODR-BSMOTE-SVM算法 | 第35页 |
| ·评估指标 | 第35-37页 |
| ·对比算法简介 | 第37-39页 |
| ·仿真实验及性能分析 | 第39-47页 |
| ·实验数据 | 第39-40页 |
| ·不同算法的性能比较 | 第40页 |
| ·不同比例下不均衡数据的性能比较 | 第40-42页 |
| ·参数α对算法性能的影响 | 第42-46页 |
| ·分析结论 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 支持向量机在故障检测中的应用 | 第48-60页 |
| ·故障检测的目的和研究内容 | 第48-51页 |
| ·故障检测的目的 | 第48-49页 |
| ·故障检测的研究内容 | 第49-51页 |
| ·故障特征参量的选取 | 第51页 |
| ·仿真实验及性能分析 | 第51-58页 |
| ·不同比例不均衡滚动轴承故障数据下的算法性能 | 第51-55页 |
| ·参数α对算法性能的影响 | 第55-57页 |
| ·参数k对算法性能的影响 | 第57页 |
| ·泛化能力对比实验 | 第57-58页 |
| ·分析结论 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |