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基于GEP的变压器故障诊断方法的研究

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基于GEP的变压器故障诊断方法的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-15页
  · 选题背景及其意义第9页
  · 变压器故障诊断国内外研究动态第9-13页
    · 变压器的故障类型及相应的特征气体第10页
    · 变压器故障的诊断方法第10-13页
  · 课题研究内容第13-15页
第2章 基因表达式程序设计算法第15-24页
  · 基因表达式程序设计算法概述第15-17页
    · 遗传算法第15-16页
    · 遗传程序设计第16-17页
    · 基因表达式程序设计算法提出第17页
  · 基因表达式程序设计的原理和结构第17-20页
    · 基因的结构和功能第17-18页
    · K-表达式第18页
    · 多基因染色体及连接函数第18-19页
    · GEP算法的具体步骤第19-20页
  · 基因表达式程序设计算法的分类适应度函数第20-22页
    · 击中次数适应度函数第21页
    · 敏感性/特效性适应度函数第21-22页
  · 基因表达式程序设计中的遗传算子第22-23页
    · 复制算子第22页
    · 变异算子第22-23页
    · 重组算子第23页
    · 转坐和插入序列元素算子第23页
  · 基因表达式程序设计编码特点的分析第23-24页
第3章 基于数据归一化和GEP的变压器故障诊断第24-35页
  · 前言第24页
  · 属性确定和数据预处理第24-27页
    · 确定属性变量和故障类型第24-25页
    · 原始数据的数据归一化处理第25-27页
  · 故障诊断模型建立第27-29页
    · 故障诊断模型的构造第27-28页
    · 故障诊断模型的实现第28-29页
  · 算例分析第29-34页
    · GEP的参数设置第29页
    · 各个GEP分类器的运行结果第29-32页
    · 单个数据测试实例第32-34页
  · 小结第34-35页
第4章 基于FA-GEP算法的变压器故障诊断第35-58页
  · 前言第35-36页
  · 因子分析算法概述第36-38页
    · 因子分析的定义及作用第36页
    · 因子分析的数学模型第36-37页
    · 因子分析的步骤简述第37-38页
  · 基于FA-GEP算法的变压器故障诊断模型的构建第38-41页
    · 确定属性变量和故障类型第38-39页
    · 模型的构建第39-41页
  · 模型的实现第41-56页
    · 模型的数据组成第41页
    · 用FA提取主成分第41-46页
    · 用GEP进行训练和分类第46-51页
    · 应用实例第51-56页
  · 小结第56-58页
第5章 结论与展望第58-59页
参考文献第59-63页
在学期间发表的学术论文和参加科研情况第63-64页
致谢第64 页

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