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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--脉冲神经膜系统及其在电力系统故障诊断中的应用
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脉冲神经膜系统及其在电力系统故障诊断中的应用
 
     论文目录
 
摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第12-30页
    1.1 课题的提出第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-26页
        1.2.1 电力系统故障诊断研究现状第13-20页
        1.2.2 脉冲神经膜系统研究现状第20-26页
    1.3 论文研究内容第26-27页
    1.4 论文结构安排第27-30页
第2章 模糊推理实数加权脉冲神经膜系统第30-44页
    2.1 引言第30页
    2.2 脉冲神经膜系统定义第30-31页
    2.3 标准模糊推理实数脉冲神经膜系统定义第31-32页
    2.4 模糊推理实数加权脉冲神经膜系统(rWFRSNPS)定义第32-36页
    2.5 加权矩阵推理算法第36-38页
    2.6 rWFRSNPS建模第38-43页
    2.7 小结第43-44页
第3章 基于模糊推理实数加权预判脉冲神经膜系统的电力系统故障诊断第44-62页
    3.1 引言第44页
    3.2 模糊推理实数加权预判脉冲神经膜系统(rWPFRSNPS)定义第44-47页
    3.3 矩阵推理算法第47-50页
    3.4 rWPFRSNPS建模第50-52页
    3.5 基于rWPFRSNPS的故障诊断方法第52-61页
        3.5.1 元件分层rWPFRSNPS诊断模型第52-57页
        3.5.2 时序信息处理第57-60页
        3.5.3 故障诊断方法第60-61页
    3.6 小结第61-62页
第4章 基于模糊推理梯形模糊数脉冲神经膜系统的电力系统故障诊断第62-81页
    4.1 引言第62页
    4.2 模糊推理梯形模糊数脉冲神经膜系统(tFRSNPS)定义第62-67页
    4.3 模糊推理算法第67-69页
    4.4 tFRSNPS建模第69-75页
    4.5 基于tFRSNPS的故障诊断方法第75-80页
        4.5.1 基于推理模型的故障诊断策略第75-76页
        4.5.2 故障模糊产生式规则集第76-79页
        4.5.3 故障诊断方法第79-80页
    4.6 小结第80-81页
第5章 基于优化脉冲神经膜系统的电力系统故障诊断第81-90页
    5.1 引言第81页
    5.2 优化脉冲神经膜系统(OSNPS)定义第81-84页
    5.3 基于OSNPS的故障诊断方法第84-89页
        5.3.1 基于OSNPS的故障诊断方法流程第85-86页
        5.3.2 基于OSNPS的故障元件识别算法第86-89页
    5.4 小结第89-90页
第6章 脉冲神经膜系统故障诊断实例第90-126页
    6.1 引言第90页
    6.2 rWFRSNPS故障诊断实例第90-96页
        6.2.1 诊断系统描述第90-92页
        6.2.2 rWFRSNPS故障诊断模型第92-93页
        6.2.3 算例分析第93-96页
    6.3 rWPFRSNPS故障诊断实例第96-105页
        6.3.1 问题描述第97-98页
        6.3.2 诊断系统描述第98-100页
        6.3.3 算例分析第100-105页
    6.4 tFRSNPS故障诊断实例第105-116页
        6.4.1 问题描述第105页
        6.4.2 算例分析第105-116页
    6.5 OSNPS故障诊断实例第116-123页
        6.5.1 问题描述第116-120页
        6.5.2 算例分析第120-123页
    6.6 对比分析第123-124页
    6.7 小结第124-126页
结论与展望第126-128页
致谢第128-129页
参考文献第129-138页
攻读博士学位期间科研成果第138-139页
    学术论文第138-139页
    发明专利第139页
    学术著作第139页
    参与科研项目第139页

 
 
论文编号BS2603525,这篇论文共139
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