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基于改进多尺度核函数的光纤传感信号预测研究

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基于改进多尺度核函数的光纤传感信号预测研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-19页
  1.1 研究背景及意义第11-12页
  1.2 国内外研究现状第12-15页
    1.2.1 光纤光栅研究现状第12-13页
    1.2.2 信号预测方法研究现状第13-15页
    1.2.3 小波分析研究现状第15页
  1.3 研究内容和组织结构第15-19页
    1.3.1 本文的研究内容第15-16页
    1.3.2 本文的组织结构第16-19页
第2章 相关基础理论研究第19-36页
  2.1 引言第19页
  2.2 光纤光栅传感原理第19-22页
    2.2.1 光纤光栅温度传感理论分析第19-21页
    2.2.2 光纤光栅应变传感理论分析第21-22页
  2.3 支持向量机与相关向量机第22-30页
    2.3.1 统计学习理论和支持向量机第22-23页
    2.3.2 贝叶斯学习理论和相关向量机第23-29页
    2.3.3 相关向量机的核函数第29-30页
  2.4 小波分析理论和偏移小波第30-35页
    2.4.1 小波分析理论第30-33页
    2.4.2 偏移小波第33-35页
  2.5 本章总结第35-36页
第3章 偏移小波核函数的构造及优化第36-45页
  3.1 引言第36页
  3.2 偏移小波核函数的构造及优化第36-41页
    3.2.1 偏移小波核函数的构造第36-37页
    3.2.2 核度量标准及核矩阵第37-38页
    3.2.3 偏移小波核函数的参数优化第38-41页
  3.3 仿真实验第41-44页
    3.3.1 实验数据及方法第41-42页
    3.3.2 实验结果与分析第42-44页
  3.4 本章小结第44-45页
第4章 基于样本特性的混合RVM算法第45-58页
  4.1 引言第45页
  4.2 基于样本特性的分段策略第45-48页
    4.2.1 样本数据的多样性第45-46页
    4.2.2 数据的分段策略第46-48页
  4.3 混合RVM模型的构建第48-52页
    4.3.1 混合RVM模型的构建标准第48-49页
    4.3.2 假设检验第49-50页
    4.3.3 基于样本特性的混合RVM算法第50-52页
  4.4 实验与分析第52-57页
    4.4.1 实验数据与实验方法第52-53页
    4.4.2 实验结果及分析第53-57页
  4.5 本章总结第57-58页
第5章 基于FBG桥梁温度传感系统的混合RVM预测模型第58-67页
  5.1 引言第58页
  5.2 基于FBG的桥梁安全监测系统第58-64页
    5.2.1 光纤光栅传感系统第59-61页
    5.2.2 系统结构与实现第61-64页
  5.3 FBG温度传感系统的混合RVM模型第64页
  5.4 实验结果与分析第64-66页
  5.5 本章总结第66-67页
第6章 总结与展望第67-69页
  6.1 总结第67-68页
  6.2 展望第68-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-75页
在读期间取得的学术成果第75页
在读期间参与的基金和项目第75页

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