基于深度学习和分类集成的高速列车工况识别研究

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基于深度学习和分类集成的高速列车工况识别研究

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基于深度学习和分类集成的高速列车工况识别研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-11页
第1章绪论	第11-16页
· 研究背景及意义	第11-12页
· 国内外研究现状	第12-15页
· 机械工况识别研究现状	第12-13页
· 深度学习研究现状	第13-14页
· 分类集成研究现状	第14-15页
· 本文主要内容与结构安排	第15-16页
第2章高速列车振动信号分析及多分类器集成	第16-23页
· 列车走行部及实验数据	第16-18页
· 列车走行部介绍	第16页
· 实验数据介绍	第16-18页
· 列车振动信号分析	第18-20页
· 多分类器集成	第20-22页
· 多数投票法	第20页
· 胜者全取集成策略	第20-21页
· 分类熵投票策略	第21-22页
· 本章小结	第22-23页
第3章基于多视图分类集成的高速列车工况识别	第23-33页
· 特征提取算法	第23-27页
· 小波能量	第23页
· 聚合经验模态分解	第23-24页
· EEMD模糊贿	第24-26页
· Fisher比率	第26-27页
· MV-CE工况识别模型	第27-28页
· 实验结果与分析	第28-32页
· 多视图特征提取	第28-29页
· MV-CE工况识别	第29-32页
· 本章小结	第32-33页
第4章基于DBN层次集成的高速列车工况识别	第33-45页
· 深度信念网络	第33-36页
· DBN层次集成模型	第36-37页
· 实验结果与分析	第37-44页
· 学习层次特征	第37-38页
· 网络结构分析	第38-42页
· DBN层次集成模型工况识别	第42-44页
· 本章小结	第44-45页
第5章基于相似度比率和MDBN的高速列车工况识别	第45-55页
· 相似度比率	第45-46页
· 列车工况识别方法	第46-48页
· MDBN模型	第46-47页
· 列车工况识别流程	第47-48页
· 实验结果与分析	第48-54页
· 通道选择	第48-49页
· 学习高层特征	第49-51页
· MDBN网络结构分析	第51-52页
· MDBN工况识别	第52-54页
· 本章小结	第54-55页
结论与展望	第55-56页
致谢	第56-57页
参考文献	第57-62页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果	第62页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。

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