基于数据处理的电力系统故障诊断与预测

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基于数据处理的电力系统故障诊断与预测
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-7页
缩写词和变量符号说明第7-11页
第一章 绪论第11-20页
  1.1 研究背景及意义第11-12页
  1.2 故障诊断方法概述第12-17页
    1.2.1 基于专家系统的诊断方法第12-13页
    1.2.2 基于模糊理论的诊断方法第13-14页
    1.2.3 基于人工神经网络的诊断方法第14-15页
    1.2.4 基于粗糙集的诊断方法第15-16页
    1.2.5 基于贝叶斯网络的诊断方法第16页
    1.2.6 基于Petri网络的诊断方法第16-17页
  1.3 数据挖掘技术概述第17-18页
    1.3.1 基于聚类分析的数据挖掘方法第17页
    1.3.2 基于关联规则的数据挖掘方法第17-18页
    1.3.3 基于分类与预测的数据挖掘方法第18页
  1.4 本文主要研究内容和章节安排第18-20页
第二章 扩展贝叶斯网络的数学模型第20-28页
  2.1 贝叶斯网络的数学模型第20-24页
    2.1.1 贝叶斯网络第20-22页
    2.1.2 贝叶斯网络推理第22页
    2.1.3 贝叶斯网络的独立关系第22-24页
  2.2 模糊集合理论第24-25页
    2.2.1 模糊集合第24页
    2.2.2 语言变量第24-25页
    2.2.3 模糊逻辑及近似推理第25页
  2.3 基于扩展贝叶斯网络的故障诊断模型第25-27页
  2.4 本章小结第27-28页
第三章 基于扩展贝叶斯网络的故障诊断研究第28-37页
  3.1 故障信息分类第28-29页
    3.1.1 异常信息的判定第29页
  3.2 模糊规则的建立第29-30页
  3.3 应用扩展贝叶斯网络的故障诊断流程第30-31页
  3.4 算例仿真第31-36页
  3.5 本章小结第36-37页
第四章 基于K-means与SVM的故障预测模型第37-49页
  4.1 K-means聚类算法第37-41页
    4.1.1 K-means聚类算法概述第37-38页
    4.1.2 距离和相似度的测量方法第38-40页
    4.1.3 K-means聚类算法流程第40页
    4.1.4 K-means分类算法的优缺点第40-41页
  4.2 SVM算法第41-47页
    4.2.1 SVM介绍第41-42页
    4.2.2 最优分类超平面第42-44页
    4.2.3 支持向量机线性回归第44-46页
    4.2.4 支持向量机非线性回归第46-47页
  4.3 基于K-means与SVM的预测方法第47-48页
  4.4 本章小结第48-49页
第五章 基于数据挖掘的故障预测研究第49-62页
  5.1 实验数据第49-55页
  5.2 数据降维与可视化第55-57页
    5.2.1 SNE第55-56页
    5.2.2 t-SNE第56-57页
  5.3 预测仿真第57-61页
  5.4 本章小结第61-62页
第六章 总结和展望第62-64页
  6.1 全文总结第62页
  6.2 研究前景与展望第62-64页
参考文献第64-69页
发表论文和科研情况说明第69-70页
致谢第70页

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