神经网络与隐马尔可夫混合模型在机械切削加工中的颤振预报



神经网络与隐马尔可夫混合模型在机械切削加工中的颤振预报

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神经网络与隐马尔可夫混合模型在机械切削加工中的颤振预报

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-8页
第一章绪论	第8-19页
· 引言	第8-9页
· 切削颤振预报研究现状与发展	第9-11页
· 传感信号选用	第9页
· 特征量提取	第9-10页
· 预报判决方法	第10-11页
· HMM在切削颤振预报中应用的意义	第11-13页
· 隐Markov模型(HMM)	第11页
· HMM在语言识别中的应用	第11-12页
· HMM在切削颤振预报中应用的可行性	第12-13页
· 研究HMM切削颤振预报方法的意义	第13页
· 神经网络及对HMM的改进	第13-16页
· 神经网络模型	第13-15页
· ANN的特性	第15-16页
· ANN与HMM的优缺点比较	第16页
· 论文的研究内容、创新之处及总体结构	第16-18页
· 本文的研究内容	第16-17页
· 本文的创新之处	第17页
· 本文的总体结构	第17-18页
· 本章小结	第18-19页
第二章 HMM基本理论、算法及其应用	第19-33页
· 引言	第19页
· MARKOV模型	第19-20页
· HMM基本概念和定义	第20-22页
· HMM基本概念	第20-21页
· HMM的定义	第21-22页
· HMM基本算法	第22-27页
· 前向—后向算法	第22-24页
· Viterbi算法	第24-26页
· Baum—Welch算法	第26-27页
· HMM在实际应用中的改进措施	第27-30页
· 初始模型的选取	第27-28页
· 训练数据的提取	第28-29页
· 多观测序列下HMM重估公式修正	第29-30页
· HMM在机床切削颤振预报中的作用	第30-32页
· 本章小结	第32-33页
第三章基于神经网络的HMM	第33-42页
· 自组织特征映射模型与HMM	第33-35页
· 多层感知机	第35-38页
· 多层感知机与HMM	第38-41页
· 本章小结	第41-42页
第四章基于遗传算法的HMM初始优化	第42-47页
· 遗传算法简介	第42-43页
· 遗传算法的算法描述	第43-45页
· 遗传算法进行HMM初始模型寻优	第45-46页
· 应用实例	第46页
· 本章小结	第46-47页
第五章基于ANN与HMM混合模型的颤振预报系统	第47-60页
· 引言	第47页
· 系统总体构架	第47-48页
· 切削颤振预报系统分析	第48-57页
· 振动信号的数字滤波处理	第48-49页
· 振动信号的特征提取	第49-57页
· FFT-ANN-HMM状态识别法	第57-59页
· 本章小结	第59-60页
第六章机床切削颤振预报软件开发	第60-67页
· 引言	第60页
· 开发工具介绍	第60-61页
· Matlab系统	第60-61页
· LabVIEW	第61页
· MATLAB与LABVIEW接口实现	第61-64页
· 访问MATLAB脚本节点	第62页
· 向MATLAB脚本节点输入脚本	第62-63页
· 输入和输出变量	第63页
· 注意事项	第63-64页
· 软件安装和设置	第64页
· 支持软件的安装	第64页
· 预报软件的安装	第64页
· 切削颤振预报软件的基本功能	第64-66页
· HMM颤振预报软件工作流程	第64-65页
· HMM颤振预报主程序界面	第65页
· FFT分析功能	第65页
· HMM滤波功能	第65-66页
· 数据提取	第66页
· 本章小结	第66-67页
第七章切削颤振预报实验	第67-76页
· 引言	第67页
· 实验验证	第67-70页
· 实验装置及仪器介绍	第67-69页
· 实验条件	第69-70页
· 实验方案	第70-71页
· 模型训练	第70-71页
· 切削状态识别	第71页
· 实验结果讨论	第71-75页
· 振动信号的变化特征	第71页
· 预报效果	第71-75页
· 本章小结	第75-76页
第八章结论与展望	第76-78页
· 本文总结	第76页
· 未来展望	第76-78页
附录A 缩略语	第78页
附录B 符号表	第78-79页
参考文献	第79-83页
致谢	第83 页

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