声明
摘要
1 绪论
1.1 异常数据概述
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 本文的主要工作
2 基于BP网络的异常数据检测
2.1 BP网络基本原理
2.1.1 BP网络模型与结构
2.1.2 BP学习规则
2.1.3 信息的正向传递
2.1.4 误差的反向传播
2.1.5 BP网络的特点
2.2 基于BP网络异常检测方法的设计
2.2.1 输入输出的选择
2.2.2 隐层的设计
2.2.3 输出激活函数的选择
2.3 仿真研究
2.3.1 原始数据
2.3.2 样本数据提取及网络训练
2.3.3 异常数据的判定
2.4 本章小结
3 基于小波变换的异常数据检测
3.1 小波变换的发展背景
3.2 小波变换的理论基础
3.2.1 连续小波变换
3.2.2 二进小波变换
3.2.3 离散小波变换
3.3 几种常用的小波介绍
3.3.1 Haar小波
3.3.2 Daubeehies小波
3.3.4 Morlet小波
3.3.5 Biorthogonal小波系
3.3.6 Coifiet小波
3.3.7 Symlets小波系
3.3.8 常见几种小波应用性能分析
3.4 基于小波变换的异常数据检测的基本原理
3.4.1 信号的奇异性分析
3.4.2 小波变换与信号的奇异性
3.4.3 小波变换模极大值点与信号突变点的关系
3.5 基于小波变换的异常数据检测方法的设计
3.5.1 小波基的选择
3.5.2 阈值的确定
3.6 仿真研究
3.7 本章小结
4 基于小波变换的异常检测方法在电弧炉控制过程中的应用
4.1 电弧炉炼钢工艺
4.1.1 电弧炉炼钢的工艺流程
4.1.2 电弧炉炼钢的设备概括
4.1.3 电弧炉电弧调节系统
4.2 电弧炉过程控制系统异常数据检测
4.2.1 输入对系统输出的影响
4.2.2 三相电流之间的耦合作用
4.3 本章小结
结论
参考文献
致谢
大连理工大学;