基于支持向量机的管道泄漏声发射检测研究

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基于支持向量机的管道泄漏声发射检测研究

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基于支持向量机的管道泄漏声发射检测研究

论文目录
学位论文数据集	第1-5页
摘要	第5-6页
ABSTRACT	第6-14页
第一章绪论	第14-18页
· 课题研究的背景和意义	第14页
· 管道泄漏声发射检测技术的研究现状	第14-15页
· 支持向量机的研究现状	第15-16页
· 本文的主要研究内容	第16-18页
第二章统计学习理论和支持向量机	第18-26页
· 统计学习理论	第18-21页
· VC维	第18-19页
· 推广性的界	第19-20页
· 结构风险最小化	第20-21页
· 支持向量机	第21-24页
· 最优超平面	第22-23页
· 核函数	第23-24页
· 本章小结	第24-26页
第三章管道泄漏声发射信号的特征提取和特征选择	第26-46页
· 声发射检测技术原理	第26-27页
· 传统声发射信号的特征提取方法	第27-32页
· 参数分析法	第27-28页
· 时域分析法	第28-29页
· 实验分析	第29-32页
· 基于小波包分析的管道泄漏声发射信号的特征提取	第32-37页
· 小波包分析的基本理论	第33-34页
· 基于小波包分解的能量特征提取方法	第34页
· 实验分析	第34-37页
· 基于核主成分分析的管道泄漏声发射信号的特征选择	第37-43页
· 主成分分析	第37-39页
· 核主成分分析	第39-41页
· 实验分析	第41-43页
· 本章小结	第43-46页
第四章基于支持向量机的管道状态识别多分类算法	第46-52页
· 常用的支持向量机多分类算法	第46-47页
· "一对一"多分类算法	第46页
· "一对多"多分类算法	第46-47页
· 基于改进的二叉树多分类算法	第47-50页
· "二叉树"多分类算法	第47-48页
· "改进二叉树"多分类算法	第48-50页
· 实验对比分析	第50-51页
· 本章小结	第51-52页
第五章多分类支持向量机在管道泄漏声发射检测中的应用	第52-60页
· 系统总体设计	第52-53页
· 管道状态信号的获取	第53-55页
· 管道泄漏信号的处理及状态识别	第55-56页
· 小波包能量分析的特征提取	第55页
· 核主成分分析的特征选择	第55-56页
· "改进二叉树"多分类模型	第56页
· 实验验证及分析	第56-57页
· 本章小结	第57-60页
第六章总结与展望	第60-62页
· 总结	第60-61页
· 展望	第61-62页
参考文献	第62-66页
致谢	第66-68页
研究成果及发表的学术论文	第68-70页
作者和导师简介	第70-72页
北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书	第72-73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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