基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷

1 緒論
1.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷的產(chǎn)生、現(xiàn)狀與發(fā)展
1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特征
1.3 信號(hào)處理的主要方法
1.4 智能診斷中常用的識(shí)別理論及方法（智能診斷原理）
2 基于波變換的信號(hào)處理
2.1 小波分析的源起
2.2 小波分析基礎(chǔ)
2.3 小波分析的工程解釋
2.4 小波分析的進(jìn)一步討論
2.5 小波分析應(yīng)用實(shí)例
2.6 基于小波分析的信號(hào)處理
2.7 小波診斷的工程應(yīng)用
3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定及算法改進(jìn)
3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜論
3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理
3.3 多層感知器性能分析及結(jié)構(gòu)的確定
3.4 對(duì)BP算法的改進(jìn)
3.5 特征提取及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
3.6 汽輪機(jī)故障神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能診斷
4 演化算法及其在智能診斷中的應(yīng)用
4.1 演化算法概述
4.2 演化算法的基本原理
4.3 演化算法求解過程
4.4 演化算法的工程應(yīng)用
4.5 演化算法的改進(jìn)
4.6 智能診斷中的演化算法
5 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.1 小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合途徑
5.2 小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的松散型結(jié)合
5.3 從函數(shù)逼近到小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6 演化多層感知器
7 集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能監(jiān)測(cè)的診斷系統(tǒng)
附錄
參考文獻(xiàn)