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博士学位论文

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    2016-4-18 00:58
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    发表于 2009-1-20 16:26:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
    论文文献
    标题: 软计算方法及其在电力系统故障诊断中的若干应用研究
    作者:
    所属专业方向: 电力系统自动化
    摘要: 本学位论文的主要创新点如下
    基于粗糙集!模糊集和证据理论,提出一个多源模糊信息融合的证据
    推理模型"它能用于描述变压器故障诊断过程中故障群和征兆群对子
    及它们之间的关联,以及故障征兆信息的模糊性和不确定性问题求
    解"探讨了粗糙集与证据理论等结合时应注意的问题"
    ,针对经典贝叶斯最优学习器不适合处理模糊信息的问题,提出将模糊
    集!集!集对等信息嵌入到贝叶斯最优学习器中,构成新的贝
    叶斯最优学习器"它能融合多源模糊信息,是解决变压器故障诊断问
    题的新方法"基于上述诊断结果,采用贝叶斯决策的概率粗模型,探
    讨可能的维护策略"
    提出一种变电站故障多区域并行诊断方法"该方法首先对变电站故障
    区域进行划分,接着采用粗糙集对变电站故障信息进行分层挖掘,最
    终采用神经网络进行递归诊断"
    提出一种汽轮机振动故障的集成神经网络诊断方法"该方法首先采用
    网络离散化方法对汽轮机诊断决策表连续属性值离散化,接
    着用粗糙集的可辨识矩阵对决策表进行约简,最后基于简化的决策表
    采用集成神经网络进行诊断"
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    本学位论文的主要创新点如下) }4 U, E1 n% g
    基于粗糙集!模糊集和证据理论,提出一个多源模糊信息融合的证据
    8 x9 C4 x& \5 W* p2 Y, Y推理模型"它能用于描述变压器故障诊断过程中故障群和征兆群对子
    4 u9 b# r7 }; a/ X. a' C  Q, q及它们之间的关联,以及故障征兆信息的模糊性和不确定性问题求
      I3 v$ H( a! f- {8 K6 [8 k解"探讨了粗糙集与证据理论等结合时应注意的问题"
    $ m3 I; W% D( R,针对经典贝叶斯最优学习器不适合处理模糊信息的问题,提出将模糊
    . _& ]% Y' C& w集!集!集对等信息嵌入到贝叶斯最优学习器中,构成新的贝
    ; Z8 n& U# D8 ~+ ?叶斯最优学习器"它能融合多源模糊信息,是解决变压器故障诊断问* c; S+ [6 j/ x( y
    题的新方法"基于上述诊断结果,采用贝叶斯决策的概率粗模型,探7 D0 n. c" e% C* y, C8 I
    讨可能的维护策略") `6 V, S/ K/ K6 ^. b6 H& C
    提出一种变电站故障多区域并行诊断方法"该方法首先对变电站故障/ u& ?7 {3 u7 t+ ~! P+ n& H
    区域进行划分,接着采用粗糙集对变电站故障信息进行分层挖掘,最( w9 \' h0 e. N( R% S
    终采用神经网络进行递归诊断"
    8 Z0 Z3 R) a6 l, s- r" f提出一种汽轮机振动故障的集成神经网络诊断方法"该方法首先采用
    % b3 t) [$ h, M4 O  H: e网络离散化方法对汽轮机诊断决策表连续属性值离散化,接
    % E- I5 U  v- t着用粗糙集的可辨识矩阵对决策表进行约简,最后基于简化的决策表: I: C& X+ E% X% ^
    采用集成神经网络进行诊断"

    软计算方法及其在电力系统故障诊断中的若干应用研究.rar

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    本学位论文的主要创新点如下

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    发表于 2009-1-21 22:22:21 | 显示全部楼层
    我对这挺感兴趣的,下来看看
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    发表于 2009-8-15 11:19:45 | 显示全部楼层
    好作品,谢谢你。
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    发表于 2009-8-15 17:33:03 | 显示全部楼层
    不敢兴趣 好像太软 不适用
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