【正文】 .....8 測后模擬法...............................................................................................................8 逼近法和人工智能...................................................................................................9 模擬電路故障診斷的模式識別過程................................................................................10 本章小結(jié)............................................................................................................................12第三章 電路仿真工具— PSPICE 的分析及應(yīng)用 ..................................................................13 PSpice 的發(fā)展 ....................................................................................................................13 PSpice 的內(nèi)容 ....................................................................................................................14 PSpice 的功能介紹和應(yīng)用分析 .......................................................................................15 PSpice 的編程技術(shù) ................................................................................................15 PSpice 的特殊分析方法 ........................................................................................16 本章小結(jié)............................................................................................................................18第四章 小波包分析理論及基于小波包分析的信號特征提取方法 .....................................19 小波變換的優(yōu)點(diǎn)................................................................................................................19 一維連續(xù)小波變換理論....................................................................................................20 小波函數(shù)的選擇................................................................................................................21 小波包理論........................................................................................................................23 小波包定義.............................................................................................................23 小波包性質(zhì).............................................................................................................24東北大學(xué)碩士學(xué)位論文 目 錄－IX － 小波包的空間分解.................................................................................................25 小波包算法.............................................................................................................26 基于小波包變換的信號特征提取方法............................................................................26 最優(yōu)小波包特征提取方法.....................................................................................28 不完全小波包特征提取方法.................................................................................29 本章小結(jié)............................................................................................................................30第五章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的多類分類方法 .........................................................31 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本算法 ...................................................................................................31 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論....................................................................................................................33 支持向量機(jī)原理................................................................................................................33 支持向量機(jī)優(yōu)化算法........................................................................................................35 多類分類算法....................................................................................................................37 一對多分類算法.....................................................................................................37 一對一分類算法.....................................................................................................37 DDAG 分類算法 .....................................................................................................38 本章小結(jié)............................................................................................................................38第六章 改進(jìn)的二叉樹支持向量機(jī)多類分類算法 .................................................................39 二叉樹支持向量機(jī)............................................................................................................39 分離性測度........................................................................................................................41 四種改進(jìn)的基于分離性測度的二叉樹 SVMs 分類方法 ...............................................42 偏二叉樹 SVMs 分類方法 ....................................................................................43 自適應(yīng)二叉樹 SVMs 分類方法 ............................................................................43 完全二叉樹 SVMs 分類方法 ................................................................................44 隨機(jī)二叉樹 SVMs 分類方法 ................................................................................44 本章小結(jié)............................................................................................................................44第七章 模擬電路故障診斷仿真分析和系統(tǒng)設(shè)計實(shí)現(xiàn) .........................................................45 改進(jìn)的特征提取方法應(yīng)用舉例 1.....................................................................................45 診斷電路.................................................................................................................45 故障信號采集.........................................................................................................46 用小波變換提取故障特征.....................................................................................49 用不完全小波包變換提取故障特征.....................................................................50 用最優(yōu)小波包變換提取故障特征.........................................................................52 仿真結(jié)果與分析.....................................................................................................53 改進(jìn)的特征提取方法應(yīng)用舉例 2.....................................................................................54東北大學(xué)碩士學(xué)位論文 目 錄－X － 改進(jìn)的 SVMs 多類分類方法應(yīng)用舉例 1 ........................................................................55 診斷電路...................................