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目录
第1章;;绪论;;1
1.1;;PD特与表征;;1
1.1.1;;PD源与信号特;;2
1.1.2;;PD信号的模式特征;;3
1.2;;模式分类器及其优化;;5
1.2.1;;PD模式分类器;;5
1.2.2;;全局优化算法;;6
1.3;;发展趋势;;7
1.3.1;;深度学度神经网络;;7
1.3.2;;群智能算法;;7
参考文献;;8
第2章;;模式识别与优化算法10
2.1;;识别方法;;10
2.2;;识别系统;;10
2.3;;特征量与特征空间;;11
2.3.1;;特征量;;11
2.3.2;;特征空间;;12
2.4;;特征的可分;;12
2.4.1;;特征可分测量;;12
2.4.2;;类可分测度;;14
2.4.3;;特征子集的选择;;16
2.4.4;;很优特征生成;;18
2.5;;分类器优化算法;;
2.5.1;;梯度法;;21
2.5.2;;模拟退火算法;;21
2.5.3;;遗传算法;;22
参考文献;;23
第3章;;PD与指纹特征;;24
3.1;;诱发PD的理化过程;;24
3.1.1;;介质内部局部放电;;25
3.1.2;;介质沿面局部放电;;27
3.1.3;;电晕放电;;28
3.2;;局部放电的危害;;28
3.3;;交流电压下的PD表征方法;;30
3.4;;局部放电模拟;;32
3.4.1;;模型构建与PD信号采集;;33
3.4.2;;交流电压下PD统计量的表征;;35
3.4.3;;统计分布参数与指纹;;37
参考文献;;41
第4章;;PD信号小波去噪;;43
4.1;;PD信号小波变换特征;;43
4.1.1;;PD信号表征;;43
4.1.2;;PD信号的小波变换特征;;44
4.2;;噪声信号及其小波变换特征;;46
4.3;;含噪PD信号模型;;47
4.4;;模极大值去噪方法;;48
4.4.1;;模极大值的确定和信号重构;;48
4.4.2;;去噪算例;;51
4.5;;去噪快速算法;;52
4.5.1;;局部放电信号(函数)多尺度逼近;;52
4.5.2;;多次小波变换去噪算法;;55
4.5.3;;复合小波变换去噪;;57
参考文献;;59
第5章;;基于BPNN的PD模式识别;;60
5.1;;人工神经网络;;60
5.1.1;;BPNN算法;;61
5.1.2;;BPNN算法收敛速度的一些措施;;66
5.2;;基于BPNN的PD模式识别算法;;67
5.2.1;;局部放电模式特征量;;68
5.2.2;;类可分准则;;68
5.2.3;;PD模式识别过程;;69
5.3;;隐层神经元的影响;;74
参考文献;;75
第6章;;支持向量机的PD模式识别;;77
6.1;;支持向量机;;77
6.1.1;;线可分类支持向量机;;77
6.1.2;;线不可分类支持向量机;;79
6.2;;PD模拟与特征提取;;81
6.2.1;;PD信号采集;;81
6.2.2;;PD特征提取;;84
6.3;;基于SVM的PD模式识别;;88
6.3.1;;核函数选择;;88
6.3.2;;SVM参数寻优;;89
6.3.3;;权值和阈值;;90
6.3.4;;SVM网络结构;;93
6.3.5;;识别结果;;93
6.4;;相关讨论;;95
6.4.1;;特征量的相关系数和类间距离;;96
6.4.2;;特征选择;;97
6.4.3;;识别结果;;98
6.4.4;;SVM与BP识别效果的比较;;99
参考文献;;100
第7章;;基于FCM的PD模式识别;;102
7.1;;模糊聚类方法;;102
7.1.1;;模糊c均值聚类算法;;103
7.1.2;;加权模糊c均值聚类算法;;107
7.2;;PD模拟及信号采集;;109
7.2.1;;PD模型;;109
7.2.2;;PD信号采集;;110
7.2.3;;PD信号去噪;;112
7.3;;PD信号特征与提取;;114
7.3.1;;分形维数特征;;114
7.3.2;;PD信号灰度矩特征;;116
7.4;;基于模糊聚类PD模式识别;;118
7.4.1;;基于FCM算法的PD模式识别;;118
7.4.2;;基于WFCM算法的PD模式识别;;119
7.5;;结果分析;;121
参考文献;;122
第8章;;基于WNN的PD模式识别;;124
8.1;;小波神经网络;;124
8.1.1;;正交小波神经网络;;124
8.1.2;;正交小波神经网络学;;125
8.2;;自适应特征提取小波神经网络;;127
8.2.1;;PD信号的小波可分;;127
8.2.2;;自适应特征提取小波神经网络结构;;130
8.2.3;;自适应特征提取小波神经网络隐层单元数目的确定;;131
8.2.4;;自适应特征提取小波神经网络学;;133
8.3;;PD模式识别实验;;135
8.3.1;;PD信号采集;;135
8.3.2;;统计特征量提取与识别;;136
8.3.3;;自适应特征提取与模式识别;;139
参考文献;;142
第9章;;基于混沌理论的PD模式识别;;143
9.1;;局部放电信号中的混沌现象;;143
9.1.1;;混沌特征;;143
9.1.2;;混沌相空间重构;;144
9.1.3;;相空间重构参数;;145
9.2;;混沌系统表征;;147
9.2.1;;Lyapunov指数;;147
9.2.2;;分形维数;;148
9.2.3;;Kolmogorov熵;;149
9.3;;PD混沌特及其特征量提取;;150
9.3.1;;实验模拟的PD信号;;150
9.3.2;;PD信号混沌特;;151
9.3.3;;PD混沌特征量及其提取;;153
9.4;;基于混沌特征的PD模式识别;;160
9.4.1;;BP神经网络设计;;161
9.4.2;;识别结果;;162
9.4.3;;基于指纹图谱特征的PD模式识别;;164
9.4.4;;特征量综合识别结果;;165
参考文献;;166
第10章;;基于PSO优化的PD模式识别;;168
10.1;;反向传播神经网络;;168
10.1.1;;BPNN学化;;168
10.1.2;;神经网络泛化能力;;169
10.2;;PSO优化的神经网络;;170
10.2.1;;粒子群算法;;171
10.2.2;;PSO优化算法;;172
10.3;;PD特征空间降维;;174
10.3.1;;PCA降维算法;;174
10.3.2;;PCA降维计算步骤;;176
10.4;;基于PSOBP的PD模式识别;;177
10.4.1;;PD信号模式预处理;;177
10.4.2;;误差分析方法;;177
10.4.3;;PD识别结果;;178
10.4.4;;隐层元数量的影响;;179
参考文献;;184
附录;;185
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书籍真实打分
故事情节:6分
人物塑造:5分
主题深度:5分
文字风格:4分
语言运用:8分
文笔流畅:3分
思想传递:9分
知识深度:6分
知识广度:7分
实用性:4分
章节划分:8分
结构布局:9分
新颖与独特:7分
情感共鸣:8分
引人入胜:8分
现实相关:9分
沉浸感:6分
事实准确性:3分
文化贡献:5分