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PD模式识别方法郑殿春科学出版社9787030752017蔚蓝书店书籍详细信息
- ISBN：9787030752017
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2023-03
- 页数：208
- 价格：68.10
- 纸张：胶版纸
- 装帧：平装-胶订
- 开本：16开
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
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内容简介：
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书籍目录：
目录
第1章;;绪论;;1
1.1;;PD特与表征;;1
1.1.1;;PD源与信号特;;2
1.1.2;;PD信号的模式特征;;3
1.2;;模式分类器及其优化;;5
1.2.1;;PD模式分类器;;5
1.2.2;;全局优化算法;;6
1.3;;发展趋势;;7
1.3.1;;深度学度神经网络;;7
1.3.2;;群智能算法;;7
参考文献;;8
第2章;;模式识别与优化算法10
2.1;;识别方法;;10
2.2;;识别系统;;10
2.3;;特征量与特征空间;;11
2.3.1;;特征量;;11
2.3.2;;特征空间;;12
2.4;;特征的可分;;12
2.4.1;;特征可分测量;;12
2.4.2;;类可分测度;;14
2.4.3;;特征子集的选择;;16
2.4.4;;很优特征生成;;18
2.5;;分类器优化算法;;
2.5.1;;梯度法;;21
2.5.2;;模拟退火算法;;21
2.5.3;;遗传算法;;22
参考文献;;23
第3章;;PD与指纹特征;;24
3.1;;诱发PD的理化过程;;24
3.1.1;;介质内部局部放电;;25
3.1.2;;介质沿面局部放电;;27
3.1.3;;电晕放电;;28
3.2;;局部放电的危害;;28
3.3;;交流电压下的PD表征方法;;30
3.4;;局部放电模拟;;32
3.4.1;;模型构建与PD信号采集;;33
3.4.2;;交流电压下PD统计量的表征;;35
3.4.3;;统计分布参数与指纹;;37
参考文献;;41
第4章;;PD信号小波去噪;;43
4.1;;PD信号小波变换特征;;43
4.1.1;;PD信号表征;;43
4.1.2;;PD信号的小波变换特征;;44
4.2;;噪声信号及其小波变换特征;;46
4.3;;含噪PD信号模型;;47
4.4;;模极大值去噪方法;;48
4.4.1;;模极大值的确定和信号重构;;48
4.4.2;;去噪算例;;51
4.5;;去噪快速算法;;52
4.5.1;;局部放电信号（函数）多尺度逼近;;52
4.5.2;;多次小波变换去噪算法;;55
4.5.3;;复合小波变换去噪;;57
参考文献;;59
第5章;;基于BPNN的PD模式识别;;60
5.1;;人工神经网络;;60
5.1.1;;BPNN算法;;61
5.1.2;;BPNN算法收敛速度的一些措施;;66
5.2;;基于BPNN的PD模式识别算法;;67
5.2.1;;局部放电模式特征量;;68
5.2.2;;类可分准则;;68
5.2.3;;PD模式识别过程;;69
5.3;;隐层神经元的影响;;74
参考文献;;75
第6章;;支持向量机的PD模式识别;;77
6.1;;支持向量机;;77
6.1.1;;线可分类支持向量机;;77
6.1.2;;线不可分类支持向量机;;79
6.2;;PD模拟与特征提取;;81
6.2.1;;PD信号采集;;81
6.2.2;;PD特征提取;;84
6.3;;基于SVM的PD模式识别;;88
6.3.1;;核函数选择;;88
6.3.2;;SVM参数寻优;;89
6.3.3;;权值和阈值;;90
6.3.4;;SVM网络结构;;93
6.3.5;;识别结果;;93
6.4;;相关讨论;;95
6.4.1;;特征量的相关系数和类间距离;;96
6.4.2;;特征选择;;97
6.4.3;;识别结果;;98
6.4.4;;SVM与BP识别效果的比较;;99
参考文献;;100
第7章;;基于FCM的PD模式识别;;102
7.1;;模糊聚类方法;;102
7.1.1;;模糊c均值聚类算法;;103
7.1.2;;加权模糊c均值聚类算法;;107
7.2;;PD模拟及信号采集;;109
7.2.1;;PD模型;;109
7.2.2;;PD信号采集;;110
7.2.3;;PD信号去噪;;112
7.3;;PD信号特征与提取;;114
7.3.1;;分形维数特征;;114
7.3.2;;PD信号灰度矩特征;;116
7.4;;基于模糊聚类PD模式识别;;118
7.4.1;;基于FCM算法的PD模式识别;;118
7.4.2;;基于WFCM算法的PD模式识别;;119
7.5;;结果分析;;121
参考文献;;122
第8章;;基于WNN的PD模式识别;;124
8.1;;小波神经网络;;124
8.1.1;;正交小波神经网络;;124
8.1.2;;正交小波神经网络学;;125
8.2;;自适应特征提取小波神经网络;;127
8.2.1;;PD信号的小波可分;;127
8.2.2;;自适应特征提取小波神经网络结构;;130
8.2.3;;自适应特征提取小波神经网络隐层单元数目的确定;;131
8.2.4;;自适应特征提取小波神经网络学;;133
8.3;;PD模式识别实验;;135
8.3.1;;PD信号采集;;135
8.3.2;;统计特征量提取与识别;;136
8.3.3;;自适应特征提取与模式识别;;139
参考文献;;142
第9章;;基于混沌理论的PD模式识别;;143
9.1;;局部放电信号中的混沌现象;;143
9.1.1;;混沌特征;;143
9.1.2;;混沌相空间重构;;144
9.1.3;;相空间重构参数;;145
9.2;;混沌系统表征;;147
9.2.1;;Lyapunov指数;;147
9.2.2;;分形维数;;148
9.2.3;;Kolmogorov熵;;149
9.3;;PD混沌特及其特征量提取;;150
9.3.1;;实验模拟的PD信号;;150
9.3.2;;PD信号混沌特;;151
9.3.3;;PD混沌特征量及其提取;;153
9.4;;基于混沌特征的PD模式识别;;160
9.4.1;;BP神经网络设计;;161
9.4.2;;识别结果;;162
9.4.3;;基于指纹图谱特征的PD模式识别;;164
9.4.4;;特征量综合识别结果;;165
参考文献;;166
第10章;;基于PSO优化的PD模式识别;;168
10.1;;反向传播神经网络;;168
10.1.1;;BPNN学化;;168
10.1.2;;神经网络泛化能力;;169
10.2;;PSO优化的神经网络;;170
10.2.1;;粒子群算法;;171
10.2.2;;PSO优化算法;;172
10.3;;PD特征空间降维;;174
10.3.1;;PCA降维算法;;174
10.3.2;;PCA降维计算步骤;;176
10.4;;基于PSOBP的PD模式识别;;177
10.4.1;;PD信号模式预处理;;177
10.4.2;;误差分析方法;;177
10.4.3;;PD识别结果;;178
10.4.4;;隐层元数量的影响;;179
参考文献;;184
附录;;185
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书籍真实打分
故事情节：8分
人物塑造：6分
主题深度：7分
文字风格：6分
语言运用：8分
文笔流畅：4分
思想传递：9分
知识深度：8分
知识广度：9分
实用性：6分
章节划分：7分
结构布局：5分
新颖与独特：3分
情感共鸣：8分
引人入胜：8分
现实相关：4分
沉浸感：4分
事实准确性：3分
文化贡献：5分
网站评分
书籍多样性：8分
书籍信息完全性：8分
网站更新速度：8分
使用便利性：7分
书籍清晰度：9分
书籍格式兼容性：5分
是否包含广告：3分
加载速度：9分
安全性：3分
稳定性：4分
搜索功能：3分
下载便捷性：4分
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- 中评多(282+)
- 品质不错(326+)
- 无颠倒(643+)
- 强烈推荐(172+)
- 实惠(116+)
- azw3(306+)
- 书籍多(173+)
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