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基于免疫系统的小样本在线学习异常检测与故障诊断方法

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基于免疫系统的小样本在线学习异常检测与故障诊断方法
论文目录
 
摘要第1-8页
ABSTRACT第8-14页
第1章 绪论第14-27页
  1.1 课题来源第14页
  1.2 研究目的及意义第14-16页
  1.3 国内外研究概况及发展趋势第16-24页
    1.3.1 反面选择算法第16-20页
    1.3.2 人工免疫网络第20-22页
    1.3.3 克隆选择算法第22-23页
    1.3.4 其它人工免疫算法第23页
    1.3.5 人工免疫算法及其在故障诊断领域的发展趋势第23-24页
  1.4 论文的主要研究内容及章节安排第24-27页
第2章 固定边界反面选择算法第27-82页
  2.1 引言第27-29页
  2.2 固定边界反面选择算法第29-42页
    2.2.1 FB-NSA 基本思想第29-31页
    2.2.2 外边界超立方体及其方位信息第31-33页
    2.2.3 FB-NSA 训练算法第33-34页
    2.2.4 FB-NSA 测试算法第34-36页
    2.2.5 FB-NSA 检测器的检测范围第36-37页
    2.2.6 FB-NSA 检测器的封闭性第37-38页
    2.2.7 FB-NSA 检测器的检测盲区第38-39页
    2.2.8 参数对 FB-NSA 的影响第39-42页
  2.3 精细固定边界反面选择算法第42-45页
    2.3.1 精细固定边界反面选择算法基本思想第42-44页
    2.3.2 FFB-NSA 训练算法第44-45页
  2.4 仿真实验第45-81页
    2.4.1 人造数据仿真第46-60页
    2.4.2 Iris 数据仿真第60-81页
  2.5 本章小结第81-82页
第3章 小样本在线学习固定边界反面选择算法第82-96页
  3.1 引言第82-83页
  3.2 在线学习固定边界反面选择算法第83-88页
    3.2.1 OALFB-NSA 学习机理第83-84页
    3.2.2 OALFB-NSA 在线学习阈值第84-85页
    3.2.3 OALFB-NSA 的过学习与欠学习第85-87页
    3.2.4 OALFB-NSA 相关算法第87-88页
  3.3 仿真实验第88-95页
    3.3.1 人造数据仿真第89-90页
    3.3.2 Iris 数据仿真第90-95页
  3.4 本章小结第95-96页
第4章 界面检测器第96-131页
  4.1 引言第96-97页
  4.2 基于边界样本的界面检测器第97-107页
    4.2.1 I-detector 基本思想第97-98页
    4.2.2 边界样本及其方位信息第98-101页
    4.2.3 I-detector 训练算法第101-103页
    4.2.4 I-detector 测试算法第103页
    4.2.5 I-detector 的检测范围第103-104页
    4.2.6 I-detector 的连续性第104-105页
    4.2.7 I-detector 的检测盲区第105页
    4.2.8 参数对 I-detector 的影响第105-107页
  4.3 基于约简边界样本的界面检测器第107-109页
    4.3.1 RI-detector 基本思想第107-108页
    4.3.2 RI-Detector 训练算法第108-109页
  4.4 仿真实验第109-129页
    4.4.1 人造数据仿真第109-120页
    4.4.2 Iris 数据仿真第120-129页
  4.5 本章小结第129-131页
第5章 小样本在线学习界面检测器第131-143页
  5.1 引言第131页
  5.2 界面检测器在线学习算法第131-137页
    5.2.1 OALI-detector 学习机理第131-132页
    5.2.2 OALI-detector 在线学习阈值ζ第132-133页
    5.2.3 OALI-detector 的过学习与欠学习第133-136页
    5.2.4 OALI-detector 相关算法第136-137页
  5.3 仿真实验第137-142页
    5.3.1 人造数据仿真第137-138页
    5.3.2 Iris 数据仿真第138-142页
  5.4 本章小结第142-143页
第6章 基于疫苗机理的小样本在线学习界面检测器第143-151页
  6.1 引言第143页
  6.2 过学习与惰性疫苗第143-144页
  6.3 欠学习与活性疫苗第144-145页
  6.4 VOALI-detector 算法第145-146页
  6.5 仿真实验第146-149页
    6.5.1 基于惰性疫苗的小样本在线学习界面检测器第146-148页
    6.5.2 基于活性疫苗的小样本在线学习界面检测器第148-149页
  6.6 本章小结第149-151页
第7章 小样本在线学习异常检测与故障诊断方法第151-173页
  7.1 引言第151页
  7.2 I-detector 的优势与存在问题第151-153页
    7.2.1 I-detector 的优势第152页
    7.2.2 I-detector 存在问题第152-153页
  7.3 自适应超环检测器第153-159页
    7.3.1 异常度与异常等级第153-155页
    7.3.2 AHr-detector 算法第155-158页
    7.3.3 AHr-detector 特点第158-159页
  7.4 仿真实验第159-171页
    7.4.1 轴承数据各类样本分布特点第160-166页
    7.4.2 仿真实验结果分析第166-171页
  7.5 本章小结第171-173页
第8章 结论与展望第173-176页
  8.1 研究结论第173-174页
  8.2 研究展望第174-176页
参考文献第176-198页
作者在攻读博士学位期间发表的论文第198-199页
作者在攻读博士学位期间参与的科研项目第199-200页
致谢第200-201页

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