基于信息处理技术的聚酰亚胺基薄膜结构检测与性能研究

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基于信息处理技术的聚酰亚胺基薄膜结构检测与性能研究

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基于信息处理技术的聚酰亚胺基薄膜结构检测与性能研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-16页
第1章绪论	第16-34页
1.1 课题背景	第16-17页
1.2 聚酰亚胺基纳米复合薄膜研究现状	第17-23页
1.2.1 聚酰亚胺基纳米复合薄膜制备现状	第17-21页
1.2.2 纳米电介质的电气性能分析现状	第21-23页
1.3 材料结构检测与性能分析预测研究现状	第23-31页
1.3.1 多元统计分析材料性能研究现状	第26-27页
1.3.2 材料自动检测研究现状	第27-28页
1.3.3 材料性能预测研究现状	第28-31页
1.4 信息技术在聚酰亚胺基纳米复合薄膜应用现状	第31-32页
1.5 论文研究目的及主要研究工作	第32-34页
第2章实验材料与方法	第34-41页
2.1 实验材料与仪器	第34-35页
2.1.1 实验材料	第34-35页
2.1.2 实验仪器	第35页
2.2 聚酰亚胺基纳米复合薄膜制备	第35-36页
2.3 结构表征	第36-38页
2.3.1 SAXS测试	第36-37页
2.3.2 SEM测试	第37-38页
2.4 性能测试	第38-40页
2.5 本章小结	第40-41页
第3章利用主成分分析研究聚酰亚胺基纳米复合薄膜耐电晕性能	第41-52页
3.1 多元统计分析简介	第41-46页
3.1.1 主成分分析	第42-43页
3.1.2 非线性成分分析	第43-44页
3.1.3 独立成分分析	第44-46页
3.2 薄膜耐电晕性能主成分分析模型	第46-48页
3.3 实验样本构建	第48-49页
3.4 实验数据分析	第49-50页
3.5 本章小结	第50-52页
第4章利用表面和内部特征检测聚酰亚胺基纳米复合薄膜结构	第52-94页
4.1 结构检测方法	第52-57页
4.1.1 特征提取简介	第54-56页
4.1.2 模式分类方法简介	第56-57页
4.2 利用表面特征检测纳米复合薄膜	第57-84页
4.2.1 表面检测模型	第57-58页
4.2.2 试验样本构建	第58-62页
4.2.3 表面纹理特征提取	第62-69页
4.2.4 检测识别分类器设计	第69-72页
4.2.5 检测分类器性能的评价指标	第72页
4.2.6 实验结果及分析	第72-84页
4.3 基于SAXS表征复合薄膜结构特征检测	第84-92页
4.3.1 复合薄膜结构检测模型	第85页
4.3.2 SAXS表征复合薄膜结构特征	第85-87页
4.3.3 支持向量机	第87页
4.3.4 复合薄膜结构样本构建	第87-89页
4.3.5 实验结果分析	第89-92页
4.4 本章小结	第92-94页
第5章利用集成学习预测聚酰亚胺基纳米复合薄膜介电性能	第94-126页
5.1 集成学习基本原理	第94-96页
5.1.1 基分类器（回归器）构建方法	第95-96页
5.1.2 分类器（回归器）组合方法	第96页
5.2 预测模型性能的评价指标	第96-97页
5.3 纳米复合薄膜击穿场强预测研究	第97-111页
5.3.1 复合薄膜击穿场强预测模型	第98-101页
5.3.2 复合薄膜击穿场强样本构建	第101-103页
5.3.3 实验结果及分析	第103-111页
5.4 纳米复合薄膜介电损耗预测研究	第111-124页
5.4.1 复合薄膜介电损耗预测模型	第112-115页
5.4.2 复合薄膜介电损耗预测样本构建	第115-117页
5.4.3 实验结果及分析	第117-124页
5.5 本章小结	第124-126页
结论	第126-128页
参考文献	第128-145页
攻读学位期间发表的学术论文	第145-146页
致谢	第146页

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