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神经网络和证据理论集成的数据融合故障诊断方法研究
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神经网络和证据理论集成的数据融合故障诊断方法研究
论文目录
 
中文摘要第1-5 页
英文摘要第5-10 页
第1章 绪论第10-16 页
　　1．1 液压泵故障诊断技术的意义第10-11 页
　　1．2 液压泵故障诊断技术的发展第11-14 页
　　1．3 本课题的主要研究内容第14-16 页
第2章 数据融合技术第16-26 页
　　2．1 数据融合技术的起源及发展状况第16 页
　　2．2 数据融合的基本原理第16-18 页
　　2．3 数据融合的定义第18 页
　　2．4 数据融合的层次第18-19 页
　　2．5 融合系统的模型结构第19-20 页
　　2．6 多传感器融合算法第20-24 页
　　　　2．6．1 基于统计和估计的融合算法第20-22 页
　　　　2．6．2 基于信息论的融合算法第22-23 页
　　　　2．6．3 基于认识模型的融合算法第23-24 页
　　2．7 数据融合技术的应用第24-25 页
　　　　2．7．1 数据融合技术在军事上的应用第24 页
　　　　2．7．2 数据融合技术在民用工程领域中的应用第24-25 页
　　2．8 本章小结第25-26 页
第3章 人工神经网络及网络结构设计原则第26-43 页
　　3．1 人工神经元模型第26-28 页
　　3．2 神经网络的联接形式第28-29 页
　　3．3 人工神经网络的学习第29-30 页
　　3．4 典型的前向网络—反向传播网络（BP网络第30-39 页
　　　　3．4．1 反向传播网络模型与结构第30-31 页
　　　　3．4．2 反向传播算法第31-36 页
　　　　3．4．3 学习过程具体步骤第36-37 页
　　　　3．4．4 BP网络的缺陷第37-39 页
　　3．5 BP神经网络结构设计原则第39-42 页
　　　　3．5．1 网络信息容量与训练样本数第39 页
　　　　3．5．2 网络层数的确定第39-40 页
　　　　3．5．3 隐层节点数的设计第40-41 页
　　　　3．5．4 初始权值的选取第41 页
　　　　3．5．5 学习的速率第41 页
　　　　3．5．6 期望误差的选择第41-42 页
　　3．6 本章小结第42-43 页
第4章 证据理论和神经网络证据理论诊断方法第43-56 页
　　4．1 信度函数第43-46 页
　　　　4．1．1 概率的解释第43-44 页
　　　　4．1．2 识别框架第44 页
　　　　4．1．3 基本可信度分配与信度函数第44-45 页
　　　　4．1．4 似真度函数第45-46 页
　　4．2 Dempster合成法则第46-49 页
　　　　4．2．1 两个信度函数的合成第46-48 页
　　　　4．2．2 多个信度函数的合成第48 页
　　　　4．2．3 证据的折扣第48-49 页
　　4．3 基于证据理论的决策第49-50 页
　　　　4．3．1 基于信任函数的决策第49 页
　　　　4．3．2 基于基本可信度分配的决策第49-50 页
　　　　4．3．3 基于最小风险的决策第50 页
　　4．4 证据理论的优缺点第50-51 页
　　4．5 证据理论和神经网络集成的数据融合诊断方法第51-54 页
　　4．6 本章小结第54-56 页
第5章 液压泵故障诊断试验研究第56-74 页
　　5．1 液压泵的常见故障机理分析第56-57 页
　　5．2 液压泵故障诊断常用信号数据源第57-59 页
　　5．3 液压泵诊断试验的液压系统组成第59-60 页
　　5．4 神经网络证据理论液压泵诊断模型第60-61 页
　　5．5 局部诊断神经网络结构设计第61-63 页
　　　　5．5．1 局部网络的个数确定第61 页
　　　　5．5．2 输入层输出层节点数的确定第61-62 页
　　　　5．5．3 网络层数和隐层节点数的确定第62-63 页
　　　　5．5．4 初始权值、学习速率和训练误差的选择第63 页
　　5．6 神经网络和证据理论集成的液压泵诊断判决方法第63-64 页
　　5．7 神经网络证据理论液压泵诊断验证第64-73 页
　　　　5．7．1 数据的采集和数据特征的获得第64-67 页
　　　　5．7．2 故障诊断与结果分析第67-73 页
　　5．8 本章小结第73-74 页
结论第74-76 页
参考文献第76-81 页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第81-82 页
致谢第82-83 页
作者简介第83页

本篇论文共83页，点击这进入下载页面。
 
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