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基于改进SVM的工业过程故障诊断方法研究

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基于改进SVM的工业过程故障诊断方法研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-13页
第1章 绪论第13-27页
  · 工业过程故障诊断研究背景及选题意义第13-14页
  · 故障诊断的研究内容和方法第14-19页
    · 故障诊断的研究内容第14-18页
    · 故障诊断的分类方法第18-19页
  · 工业过程故障诊断技术研究现状第19-24页
  · 本文章节安排第24-27页
第2章 数据采集与预处理技术研究第27-39页
  · 引言第27页
  · 青霉素发酵过程模型研究与数据采集第27-32页
    · 青霉素发酵过程第27-28页
    · 青霉素发酵仿真平台第28-32页
    · 故障设置第32页
  · 经验模态分解数据预处理算法第32-36页
    · 经验模态分解算法原理第33-34页
    · 经验模态分解算法流程第34-36页
  · 及时学习数据预处理算法第36-38页
    · 及时学习算法原理第36-37页
    · 及时学习算法流程第37-38页
  · 本章小结第38-39页
第3章 改进万有引力搜索算法第39-46页
  · 引言第39页
  · 标准GSA算法第39-42页
    · 标准GSA算法原理第39-40页
    · 标准GSA算法流程第40-42页
  · 基于混沌算法的IGSA优化算法第42页
    · 基于混沌算法的IGSA算法原理第42页
    · 基于混沌算法的IGSA算法流程第42页
  · 基于自适应权重的IGSA优化算法第42-44页
    · 基于自适应权重的IGSA算法原理第42-44页
    · 基于自适应权重的IGSA算法流程第44页
  · IGSA算法第44-45页
  · 本章小结第45-46页
第4章 基于EMD-JITL-IGSA-RLSSVM的工业故障诊断方法研究第46-57页
  · 引言第46-47页
  · RLSSVM原理及分类方法第47-54页
    · 标准SVM原理及分类方法第47-51页
    · LSSVM原理及分类方法第51-52页
    · RLSSVM原理及分类方法第52-54页
    · RLSSVM算法参数第54页
  · EMD-JITL-IGSA-RLSSVM算法第54-56页
    · EMD-JITL-IGSA-RLSSVM算法原理第54-55页
    · EMD-JITL- IGSA-RLSSVM算法流程第55-56页
  · 本章小结第56-57页
第5章 实验研究第57-73页
  · 引言第57页
  · IGSA算法仿真与验证第57-63页
    · 问题提出第58页
    · 问题分析第58-59页
    · 仿真结果第59-60页
    · 结果对比分析第60-63页
  · EMD-JITL-IGSA-RLSSVM算法仿真与验证第63-72页
  · 本章小结第72-73页
结论第73-74页
参考文献第74-80页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第80-81页
致谢第81-82页

本篇论文共82页,点击这进入下载页面
 
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