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基于多信息融合的电气火灾智能检测技术的研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第1-5页 | ABSTRACT | 第5-7页 | 目录 | 第7-9页 | 第1章 绪论 | 第9-16页 | ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 | ·引起电气火灾的主要原因 | 第10-11页 | ·过热型引火源 | 第10-11页 | ·放电型引火源 | 第11页 | ·现有电气火灾的预防措施 | 第11-13页 | ·故障电弧检测技术 | 第13-15页 | ·课题研究的主要内容和目的 | 第15页 | ·本章小结 | 第15-16页 | 第2章 故障电弧实验平台的搭建与数据采集 | 第16-32页 | ·实验平台的搭建 | 第16-20页 | ·硬件连接 | 第17-18页 | ·软件设置 | 第18-20页 | ·实验数据采集 | 第20-23页 | ·其他与故障电弧波形相似的负载波形 | 第23-25页 | ·故障电弧的初步分析 | 第25-30页 | ·本章小结 | 第30-32页 | 第3章 数据的分析和处理 | 第32-48页 | ·快速傅里叶变换分析 | 第32-36页 | ·小波变换用于故障电弧检测 | 第36-41页 | ·小波变换原理 | 第36-37页 | ·小波变换仿真分析 | 第37-41页 | ·数据统计方法分析波形特征 | 第41-47页 | ·本章小结 | 第47-48页 | 第4章 多信息融合技术在电气火灾检测中的应用 | 第48-67页 | ·多信息融合技术简介 | 第48-51页 | ·多信息融合的层次 | 第49页 | ·多信息融合方法 | 第49-51页 | ·基于模糊逻辑推理系统的故障电弧检测 | 第51-58页 | ·模糊逻辑推理系统 | 第51-52页 | ·基于模糊逻辑推理系统的故障电弧检测仿真研究 | 第52-58页 | ·基于超闭球CMAC的故障电弧检测 | 第58-66页 | ·CMAC神经网络的应用和发展 | 第58-60页 | ·超闭球CMAC神经网络结构 | 第60-61页 | ·基于超闭球CMAC的故障电弧检测学习算法 | 第61-62页 | ·基于超闭球CMAC的故障电弧检测仿真研究 | 第62-63页 | ·超闭球CMAC信息融合模型的学习精度和泛化能力 | 第63-66页 | ·本章小结 | 第66-67页 | 第5章 总结与展望 | 第67-69页 | 参考文献 | 第69-73页 | 致谢 | 第73-74页 | 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 | 第74页 |
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