声明
第1章 绪论
1.1 课题的背景及意义
1.2 电能质量扰动分类的国内外发展现状
1.3电能质量的定义
1.4本文主要的研究内容
第2章 极限学习机与核极限学习机
2.1 引言
2.2极限学习机
2.2.1前馈神经网络
2.2.2 极限学习机基本原理
2.3核极限学习机
2.3.1核函数的性质
2.3.2核函数特性分析
2.4 本章小结
第3章 基于粒子群优化算法的核极限学习机
3.1 引言
3.2 粒子群优化算法
3.3 粒子群优化核极限学习机参数
3.4 实验数据分析
3.4.1 双螺旋数据集的分类对比
3.4.2 标准UCI数据集的分类对比
3.5 本章小结
第4章 PSO-KELM在电能质量扰动分类中的应用
4.1 引言
4.2电能质量扰动信号的分类
4.3电能质量扰动信号的特征提取
4.4 仿真实验与分析
4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文
致谢
