| 1 绪论 1.1 基于神经网络的智能诊断的产生、现状与发展 1.2 神经网络的基本特征 1.3 信号处理的主要方法 1.4 智能诊断中常用的识别理论及方法（智能诊断原理） 2 基于波变换的信号处理 2.1 小波分析的源起 2.2 小波分析基础 2.3 小波分析的工程解释 2.4 小波分析的进一步讨论 2.5 小波分析应用实例 2.6 基于小波分析的信号处理 2.7 小波诊断的工程应用 3 神经网络结构的确定及算法改进 3.1 神经网络综论 3.2 神经网络的基本原理 3.3 多层感知器性能分析及结构的确定 3.4 对BP算法的改进 3.5 特征提取及神经网络的训练 3.6 汽轮机故障神经网络智能诊断 4 演化算法及其在智能诊断中的应用 4.1 演化算法概述 4.2 演化算法的基本原理 4.3 演化算法求解过程 4.4 演化算法的工程应用 4.5 演化算法的改进 4.6 智能诊断中的演化算法 5 小波神经网络 5.1 小波分析和神经网络的结合途径 5.2 小波分析和神经网络的松散型结合 5.3 从函数逼近到小波神经网络 6 演化多层感知器 7 集成神经网络 8 基于神经网络的智能监测的诊断系统 附录 参考文献 |
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