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基于支持向量机的挖掘机故障诊断系统的研究

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基于支持向量机的挖掘机故障诊断系统的研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-9 页
1 绪论第9-15 页
  · 课题背景及研究意义第9-10 页
  · 国内外发展状况第10-12 页
    · 国外发展状况第10-11 页
    · 国内发展状况第11-12 页
  · 研究目的第12-13 页
  · 主要研究内容第13-14 页
  · 小结第14-15 页
2 支持向量机基础及应用第15-25 页
  · 支持向量机概述第15-17 页
    · 支持向量机的产生第15 页
    · 支持向量机的发展第15-17 页
    · 核算法概述第17 页
  · 支持向量机的原理第17-20 页
    · 支持向量机的最初应用第17-19 页
    · 核函数的引入第19-20 页
  · 常见多类分类器的分析第20-23 页
    · 一对余分类器第20-21 页
    · 一对一分类器第21 页
    · 有向无环图分类器第21-22 页
    · 一次性求解算法第22 页
    · 基于二叉树结构的多分类算法第22-23 页
  · 支持向量机在故障诊断上的应用第23 页
  · 小结第23-25 页
3 液压挖掘机的故障诊断分析第25-34 页
  · 液压挖掘机概述第25-28 页
    · 液压挖掘机的结构介绍第25-26 页
    · 液压挖掘机的工作原理第26-28 页
  · 液压挖掘机故障诊断经验知识总结第28-32 页
    · 故障诊断知识的特点第28 页
    · 液压挖掘机故障诊断的知识整理第28-32 页
  · 挖掘机故障诊断技术特点第32-33 页
  · 小结第33-34 页
4 挖掘机故障诊断安全聚类算法的研究第34-45 页
  · 聚类算法概述第34-37 页
    · 聚类算法的产生第34 页
    · 聚类算法的分类第34-36 页
    · 聚类算法的应用与发展第36-37 页
  · 常用聚类算法的研究第37-40 页
    · DBSCAN 算法第37 页
    · 模糊聚类算法—FCM 算法第37-39 页
    · K-均值聚类第39-40 页
  · 基于安全性的聚类算法研究第40-44 页
    · 安全聚类算法的产生第40-41 页
    · 安全聚类算法的思想第41 页
    · 安全聚类算法的描述第41-43 页
    · 安全聚类算法的讨论第43-44 页
  · 小结第44-45 页
5 安全聚类二叉树在挖掘机故障诊断中的应用第45-57 页
  · 基于安全聚类算法的二叉树的设计第45-48 页
    · 构造思想介绍第45-46 页
    · 安全聚类二叉树的定义第46 页
    · 基于安全聚类二叉树的支持向量机分类第46-47 页
    · 安全聚类二叉树的生成第47-48 页
    · 基于安全聚类二叉树的诊断流程图第48 页
  · 安全二叉树在挖掘机故障诊断中的应用第48-56 页
    · 故障诊断问题的提出第48-49 页
    · 基于安全二叉树的挖掘机故障诊断实验第49-55 页
    · 实验结果分析第55-56 页
  · 小结第56-57 页
6 基于支持向量机的挖掘机故障智能诊断系统设计第57-64 页
  · 故障诊断系统框架第57 页
  · 故障诊断系统模型设计第57-58 页
  · 故障诊断机制设计第58-59 页
  · 故障诊断融合算法设计第59 页
  · 故障诊断系统数据库设计第59-60 页
  · 故障诊断系统的设计第60-63 页
  · 小结第63-64 页
7 总结与展望第64-66 页
  · 总结第64-65 页
  · 展望第65-66 页
致谢第66-67 页
参考文献第67-70 页
附录第70页

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