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基于小波神经网络的空调系统传感器故障诊断方法研究
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基于小波神经网络的空调系统传感器故障诊断方法研究
论文目录
 
中文摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-7 页
第一章 绪论第7-14 页
　　· 空调系统传感器故障诊断的意义第7-8 页
　　· 传感器故障检测与诊断技术的研究现状第8-12 页
　　　　· 传感器故障检测与诊断的理论方法评述第8-10 页
　　　　· 空调系统传感器故障检测与诊断技术的进展第10-12 页
　　· 本课题的研究目的及主要内容第12-14 页
第二章 神经网络基本理论第14-30 页
　　· 人工神经网络概述第14-20 页
　　　　· 人工神经网络的发展与现状第14-16 页
　　　　· 人工神经网络的基本概念第16-20 页
　　· BP神经网络和标准的BP算法第20-23 页
　　· BP网络的缺陷第23-24 页
　　· BP网络的改进方案第24-30 页
　　　　· BP算法的启发式改进第25-27 页
　　　　· 数值优化技术第27-30 页
第三章 小波神经网络第30-43 页
　　· 小波理论第30-32 页
　　　　· 连续小波变换第30-31 页
　　　　· 离散小波变换及二进小波变换第31-32 页
　　· 小波神经网络第32-43 页
　　　　· 小波神经网络的发展历史及研究现状第32-33 页
　　　　· 小波神经网络特点及与前向神经网络的比较第33-34 页
　　　　· 小波神经网络的分类第34-35 页
　　　　· 小波神经网络的函数逼近能力分析第35-36 页
　　　　· 小波神经网络训练算法推导及算法的改进第36-43 页
第四章 空调系统传感器故障诊断方案第43-50 页
　　· 研究对象简介第43-44 页
　　· 传感器故障类型第44-46 页
　　　　· 传感器故障类型及仿真实现方法第44 页
　　　　· 空调系统中传感器故障分类及其特性描述第44-46 页
　　· 空调系统传感器故障诊断方案第46-48 页
　　· 关于传感器故障诊断系统的几点说明第48-50 页
　　　　· 网络结构及基函数的确定第48 页
　　　　· 训练样本的选择及预处理第48-49 页
　　　　· 报警阈值的选取第49-50 页
第五章 传感器故障诊断仿真研究第50-59 页
　　· 小波神经网络和BP神经网络的比较第50-52 页
　　· 小波神经网络故障诊断能力验证第52-59 页
　　　　· 温度传感器故障诊断第52-55 页
　　　　· 湿度传感器故障诊断第55-59 页
结束语第59-60 页
参考文献第60-64 页
发表论文和科研情况说明第64-65 页
致谢第65 页

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