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基于极限学习机的复杂工业过程故障识别研究及应用

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基于极限学习机的复杂工业过程故障识别研究及应用
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
第1章 绪论第11-15页
  · 引言第11页
  · 复杂工业过程监控与故障识别研究现状第11-12页
  · 极限学习机研究现状第12-13页
  · 论文的主要研究内容及结构安排第13-15页
第2章 基于ELM的复杂工业过程故障识别第15-27页
  · 引言第15页
  · 极限学习机基本原理第15-17页
  · 基于ELM的分类算法第17-18页
  · 仿真实例第18-25页
    · TE过程简介第18-19页
    · 基于ELM的TE过程故障识别仿真第19-22页
    · ELM分类算法与SVM分类算法性能比较第22-25页
  · 本章小结第25-27页
第3章 基于PCA-ELM的复杂工业过程故障识别第27-37页
  · 引言第27页
  · 主成分分析第27-28页
  · 基于PCA-ELM的分类算法第28-29页
  · 仿真实例第29-35页
    · 基于PCA-ELM的TE过程故障识别仿真第29-31页
    · PCA-ELM分类算法与ELM分类算法性能比较第31-33页
    · PCA-ELM分类算法与PCA-SVM分类算法性能比较第33-35页
  · 本章小结第35-37页
第4章 基于单分类优化PCA-ELM的复杂工业过程故障识别第37-59页
  · 引言第37页
  · 单分类故障识别方式第37-39页
  · 基于One-Class-PCA-ELM的分类算法第39-44页
  · 基于Improved-One-Class-PCA-ELM的分类算法第44-48页
  · 仿真实例第48-57页
    · 基于One-Class-PCA-ELM的TE过程故障识别仿真第48-52页
    · 基于Improved-One-Class-PCA-ELM的TE过程故障识别仿真第52-57页
  · 本章小结第57-59页
第5章 核电站反应堆冷却剂系统故障识别仿真应用第59-71页
  · 核电站反应堆冷却剂系统(RCP)简介第59-61页
    · 核电站总体介绍第59-60页
    · 核电站反应堆冷却剂系统介绍第60-61页
    · 故障数据集选取第61页
  · 核电站反应堆冷却剂系统故障识别仿真应用第61-70页
    · 基于ELM与PCA-ELM的核电站RCP系统故障识别仿真应用第61-65页
    · 基于One-Class-PCA-ELM及其优化算法的核电站RCP系统故障识别仿真应用第65-69页
    · 仿真应用结果对比与分析第69-70页
  · 本章小结第70-71页
第6章 总结与展望第71-73页
  · 本文总结第71-72页
  · 研究展望第72-73页
参考文献第73-81页
在学期间取得的科研成果第81-82页
作者简介第82页

本篇论文共82页,点击这进入下载页面
 
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