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共178章
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版权信息
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内容简介
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前言
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第1章 工业装备健康状态诊断方法论述
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1.1 引言
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1.2 粗糙集理论
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1.2.1 粗糙集理论的相关概念
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1.2.2 常用的属性约简算法
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1.3 神经网络
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1.3.1 BP神经网络结构
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1.3.2 BP算法的步骤
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1.3.3 BP神经网络的性能分析
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1.4 支持向量机
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1.4.1 统计学习理论
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1.4.2 支持向量机的理论
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1.4.3 支持向量机的优点分析
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1.5 小波分析
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1.5.1 一维连续小波变换
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1.5.2 离散小波变换
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1.6 工业装备健康状态诊断
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1.7 全书概况
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参考文献
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第2章 基于灰色粗糙集的二阶段数据预处理
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2.1 引言
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2.2 基于灰色粗糙集的二阶段数据预处理方法
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2.2.1 关联度分析方法的基本理论
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2.2.2 两阶段数据预处理算法流程
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2.2.3 算法有效性验证
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2.3 健康状态诊断中的特征参数提取
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2.3.1 故障特征参数选取的原则
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2.3.2 时域特征参数
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2.3.3 频域特征参数
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2.4 提取滚动轴承故障特征的仿真实验
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2.4.1 仿真实验的故障数据
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2.4.2 属性约简的实验过程
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2.5 结束语
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参考文献
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第3章 基于遗传神经网络的健康状态诊断模型
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3.1 引言
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3.2 遗传算法与BP神经网络的结合
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3.2.1 GA-BP结合的可行性分析
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3.2.2 遗传算法与神经网络的结合方式
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3.3 学习算子设计与改进
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3.3.1 GA-BP编码方式
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3.3.2 适应度函数的设计
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3.3.3 选择算子的设计
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3.3.4 交叉算子的设计
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3.3.5 变异算子的设计
3.4 遗传神经网络健康状态诊断算法
3.4.1 算法的基本思想
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