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基于支持向量机的动调陀螺仪寿命预测方法研究

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基于支持向量机的动调陀螺仪寿命预测方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-14页
缩略语和符号说明第14-16页
第一章 绪论第16-36页
  1.1 概述第16页
  1.2 陀螺寿命预测研究的背景及意义第16-17页
  1.3 陀螺寿命预测研究的现状第17-19页
  1.4 信号预处理及建模预测技术发展概括第19-27页
    1.4.1 信号预处理发展综述第19-21页
    1.4.2 建模预测技术综述第21-27页
  1.5 本文研究内容及结构第27-30页
本章参考文献第30-36页
第二章 统计学习理论和支持向量机第36-53页
  2.1 机器学习第36-39页
    2.1.1 学习问题的表示第36-38页
    2.1.2 经验风险最小化原则第38-39页
    2.1.3 模型复杂度和推广能力第39页
  2.2 统计学习理论的基本思想第39-42页
    2.2.1 VC 维第40页
    2.2.2 推广能力的界第40-41页
    2.2.3 结构风险最小化原理第41-42页
  2.3 支持向量机第42-51页
    2.3.1 概述第42-43页
    2.3.2 支持向量分类机第43-48页
      2.3.2.1 线性支持向量分类机第43-47页
      2.3.2.2 非线性支持向量分类机第47-48页
    2.3.3 支持向量回归机第48-51页
  2.4 本章小结第51-52页
本章参考文献第52-53页
第三章 陀螺寿命预测研究方案及测试系统设计第53-71页
  3.1 动调陀螺仪寿命预测研究方案第53-55页
  3.2 陀螺仪寿命测试系统第55-68页
    3.2.1 系统框图第55-56页
    3.2.2 测试系统硬件设计第56-64页
      3.2.2.1 动调陀螺仪第56页
      3.2.2.2 数据采集模块第56-58页
      3.2.2.3 试验参数的测量第58-64页
    3.2.3 测试系统软件设计第64-68页
      3.2.3.1 系统软件框图第64-65页
      3.2.3.2 多线程技术第65-66页
      3.2.3.3 数据采集程序第66-68页
      3.2.3.4 用户界面第68页
  3.3 本章小结第68-70页
本章参考文献第70-71页
第四章 陀螺数据预处理及寿命特征因子提取分析第71-92页
  4.1 陀螺仪温度特性分析第71-72页
  4.2 陀螺参数数据分析第72-74页
    4.2.1 灰色关联模型第72-73页
    4.2.2 实测数据分析第73-74页
  4.3 陀螺仪测试参数温度建模与补偿第74-84页
    4.3.1 概述第75-76页
    4.3.2 小波变换技术第76-79页
      4.3.2.1 小波变换第76-77页
      4.3.2.2 多分辨率分析第77-79页
    4.3.3 基于WT 和SVM 的温度补偿模型第79-80页
    4.3.4 陀螺参数温度建模补偿结果和分析第80-84页
  4.4 动调陀螺仪寿命特征因子提取分析第84-87页
    4.4.1 概述第84页
    4.4.2 特征因子提取模型第84-86页
    4.4.3 数据样本的选取与处理第86页
    4.4.4 结果分析第86-87页
  4.5 本章小结第87-89页
本章参考文献第89-92页
第五章 基于EMD 方法的陀螺振动频域能量分析第92-114页
  5.1 概述第92-93页
  5.2 经验模态分解(EMD)方法和HILBERT 变换第93-97页
    5.2.1 瞬时频率和本征模态函数第93-94页
    5.2.2 经验模态分解(EMD)方法第94-96页
    5.2.3 希尔伯特变换和HILBERT谱第96-97页
  5.3 改进的EMD 信号分析策略第97-104页
    5.3.1 RBF 神经网络第98-100页
    5.3.2 小波包变换技术第100-101页
    5.3.3 改进EMD 分析策略的拓扑结构第101-102页
    5.3.4 仿真实例分析第102-104页
  5.4 陀螺振动频域特征能量分析第104-110页
    5.4.1 概述第104-105页
    5.4.2 基于改进EMD 方法的陀螺振动频域分析第105-106页
    5.4.3 基于支持向量机的陀螺频域特征能量分析第106-109页
    5.4.4 陀螺特征频率能量的建立第109-110页
  5.5 本章小结第110-111页
本章参考文献第111-114页
第六章 基于支持向量机的陀螺寿命建模预测分析第114-134页
  6.1 概述第114-115页
  6.2 灰色理论第115-119页
    6.2.1 灰色数据生成操作第116-117页
      6.2.1.1 累加生成操作(AGO)第116-117页
      6.2.1.2 累减生成操作(IAGO)第117页
    6.2.2 GM(1,1)预测模型第117-119页
  6.3 支持向量机预测模型第119-121页
  6.4 灰色支持向量机(SVM)预测模型第121-125页
    6.4.1 灰色SVM 预测模型拓扑结构第121-122页
    6.4.2 振动频域能量建模预测实例分析第122-125页
  6.5 陀螺寿命建模预测与结果分析第125-131页
    6.5.1 误差评价指标第126-127页
    6.5.2 预测误差模型第127-129页
    6.5.3 动调陀螺仪寿命预测分析第129-131页
      6.5.3.1 陀螺寿命定义第129-130页
      6.5.3.2 寿命预测结果与分析第130-131页
  6.6 本章小结第131-132页
本章参考文献第132-134页
第七章 总结与展望第134-137页
  7.1 本文研究工作及创新点第134-136页
  7.2 研究展望第136-137页
致谢第137-138页
攻读博士学位期间发表的论文第138页

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