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支持向量机在牵引变流器故障模式分类中的应用研究

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支持向量机在牵引变流器故障模式分类中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-9页
1 绪论第9-15页
  · 研究背景及意义第9页
  · 故障诊断技术概述第9-13页
  · 本文的主要研究内容及结构安排第13-15页
2 牵引变流器及其故障模式分析第15-22页
  · 牵引变流器的工作原理第15-17页
  · 牵引变流器的故障模式分析第17-18页
  · 牵引变流器的故障信息提取第18-21页
  · 本章小结第21-22页
3 支持向量机概述第22-34页
  · 统计学习理论第22-24页
  · 支持向量机原理第24-30页
  · 核函数对支持向量机分类精度的影响第30-33页
  · 本章小结第33-34页
4 支持向量机多分类及参数优化方法研究第34-50页
  · 支持向量机的多分类算法第34-35页
  · 支持向量机的参数优化第35-42页
  · 不同参数优化算法的性能比较第42-49页
  · 本章小结第49-50页
5 逆变器的故障模式分类第50-56页
  · 基于 C-SVM 的逆变器故障模式分类第50-51页
  · 基于 LS-SVM 的逆变器故障模式分类第51-54页
  · 仿真结果分析第54页
  · 本章总结第54-56页
6 总结与展望第56-58页
  · 论文工作总结第56页
  · 工作展望第56-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-63页
附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文第63 页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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