遗传算法在间歇式反应釜故障诊断中的应用



遗传算法在间歇式反应釜故障诊断中的应用

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遗传算法在间歇式反应釜故障诊断中的应用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
引言	第9-10页
1 绪论	第10-17页
· 间歇式反应釜故障诊断的意义	第10-11页
· 故障诊断技术分类及研究现状	第11-15页
· 故障诊断技术分类	第11-14页
· 间歇式反应釜故障诊断现状	第14-15页
· 本文研究内容	第15-17页
2 研究对象介绍	第17-21页
· 间歇生产特性介绍	第17-18页
· 间歇式反应釜总体结构及反应原理	第18-21页
3 BP神经网络	第21-29页
· 神经网络概述	第21页
· BP神经网络简介	第21-22页
· BP神经网络工作原理	第22-26页
· BP神经网络基本原理	第22页
· BP神经网络激活函数	第22-23页
· BP神经网络学习规则	第23-26页
· BP算法的实现步骤	第26-27页
· BP算法的缺陷及改进	第27-29页
4 遗传算法	第29-38页
· 遗传算法发展	第29页
· 遗传算法的基本思想及实现步骤	第29-30页
· 遗传操作	第30-37页
· 初始化种群	第30-31页
· 编码方式	第31-32页
· 适应度函数	第32-33页
· 遗传算子	第33-37页
· 遗传算法的特点	第37-38页
5 反应釜故障诊断仿真研究	第38-57页
· 系统故障诊断原理	第38-39页
· 间歇式反应釜故障特性分析	第39-41页
· 网络样本数据选取	第41-45页
· 间歇式反应釜故障特征数据采集	第41-43页
· 数据预处理	第43-45页
· BP神经网络设计	第45-48页
· 遗传算法优化BP神经网络	第48-51页
· 编码方式	第48页
· 适应度函数设计	第48页
· 遗传算子选择	第48-50页
· 算法基本步骤	第50-51页
· 故障诊断算法性能比较	第51-57页
结论	第57-59页
参考文献	第59-62页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第62-63页
致谢	第63-64 页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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