深度学习在局部放电模式识别中的应用

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深度学习在局部放电模式识别中的应用

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深度学习在局部放电模式识别中的应用

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-17页
· 课题背景及研究的目的和意义	第10-11页
· 局部放电检测和模式识别的国内外研究现状	第11-15页
· 局部放电检测的研究现状	第11-12页
· 局部放电模式识别的研究现状	第12-15页
· 目前研究存在的问题	第15页
· 课题研究内容	第15-17页
第2章常见局部放电的实验设计和测量	第17-25页
· 局部放电测量系统设计	第17-18页
· 局部放电的实验模型	第18-20页
· 系统检验与标定	第20-21页
· 实验过程和现象分析	第21-24页
· 内部放电实验	第21-22页
· 沿面放电实验	第22-23页
· 电晕放电实验	第23-24页
· 本章小结	第24-25页
第3章局部放电分布的统计学模拟	第25-32页
· 计算机辅助生成局部放电数据	第25-26页
· 局部放电参量的统计学分析	第26-29页
· 基于参量统计的蒙特卡洛模拟	第29-31页
· 本章小结	第31-32页
第4章 BP神经网络与深度学习网络原理	第32-42页
· 有监督学习与无监督学习	第32-33页
· 神经网络及其算法	第33-37页
· 神经网络的结构	第33-34页
· 反向传导(BP)算法	第34-37页
· 深度学习简介	第37-39页
· 浅层网络与深层网络	第37-38页
· 深度学习的训练机制	第38页
· 深度学习的主流模型	第38-39页
· 自动编码机原理	第39-41页
· 本章小结	第41-42页
第5章应用自编码网络处理局部放电数据	第42-50页
· 样本库的设计	第43-45页
· 对局部放电基本类别进行识别	第45-47页
· 对局部放电的组别进行识别	第47-48页
· 训练时间的对比	第48-49页
· 本章小结	第49-50页
第6章结论与展望	第50-52页
· 结论	第50页
· 工作展望	第50-52页
参考文献	第52-57页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第57-58页
致谢	第58页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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