基于人工免疫算法优化支持向量机的电力变压器故障诊断研究

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基于人工免疫算法优化支持向量机的电力变压器故障诊断研究

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基于人工免疫算法优化支持向量机的电力变压器故障诊断研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-11页
第一章绪论	第11-17页
· 课题研究的背景和意义	第11-12页
· 变压器故障诊断国内外研究现状	第12-15页
· 本文研究的主要内容	第15-17页
第二章变压器油中气体分析与传统故障诊断方法	第17-29页
· 变压器绝缘材料性能及其产气机理	第17-22页
· 变压器绝缘材料的组成及性能分析	第17-18页
· 变压器内部绝缘材料分解产气机理	第18-21页
· 气体在变压器油中的溶解与扩散	第21-22页
· 变压器内部故障与油中溶解气体含量的关系	第22-24页
· 变压器传统故障诊断方法	第24-27页
· 特征气体判断法	第25页
· 比值判断法	第25-27页
· 本章小结	第27-29页
第三章支持向量机和人工免疫算法原理	第29-53页
· 统计学习理论	第29-32页
· 学习一致性条件	第29-30页
· 学习机的VC维	第30-31页
· 推广性的界理论	第31页
· 结构风险最小化原则	第31-32页
· 支持向量机基本原理	第32-38页
· 支持向量机二分类算法	第33-37页
· 核函数的选取	第37-38页
· 支持向量机的多分类算法	第38-40页
· 一次求解多分类	第38页
· 组合实现多分类	第38-40页
· 生物免疫系统	第40-43页
· 基本概念	第40-41页
· 生物免疫系统的原理	第41-42页
· 生物免疫系统的主要特性	第42-43页
· 人工免疫系统	第43-51页
· 人工免疫系统概述	第43-44页
· 人工免疫系统工程应用现状	第44-45页
· 人工免疫算法研究	第45-50页
· 人工免疫算法的优越性	第50-51页
· 本章小结	第51-53页
第四章基于支持向量机的电力变压器故障诊断研究	第53-63页
· 前言	第53-54页
· 模式识别与故障诊断	第54-55页
· 支持向量机在电力变压器故障诊断中的应用研究	第55-62页
· 故障特征量的提取及故障模式的确定	第55-56页
· 样本数据处理	第56-58页
· 核函数的选择及其参数的求解方法	第58-60页
· 基于支持向量机的变压器故障诊断模型	第60-61页
· 基于交叉验证法的支持向量机的变压器故障诊断	第61-62页
· 本章小结	第62-63页
第五章基于免疫算法优化支持向量机的变压器故障诊断	第63-79页
· 免疫进化算法的分析设计	第63-70页
· 免疫进化算法的提出	第63页
· 免疫进化的主要运行机理	第63-64页
· 免疫进化算法的模型框架及算法的分析设计	第64-69页
· 免疫进化算法的特点	第69-70页
· 基于免疫算法优化支持向量机的电力变压器故障诊断	第70-77页
· 基于免疫进化算法的支持向量机参数优化	第70-71页
· 免疫进化算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型	第71-72页
· 实例仿真测试结果及分析	第72-77页
· 本章小结	第77-79页
第六章总结与展望	第79-81页
· 总结	第79-80页
· 展望	第80-81页
参考文献	第81-85页
致谢	第85-86页
攻读学位期间发表的学术论文	第86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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