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第1章 绪论
1.1 开展模拟电路故障诊断研究的意义
1.2 模拟电路故障诊断技术的发展及研究现状
1.3 本文的内容与结构
第2章 模拟电路故障诊断概述
2.1 模拟电路故障诊断基础知识
2.2 模拟电路故障诊断方法分类及优缺点
2.3 模拟电路故障诊断的模式识别过程
2.4 本章小结
第3章 PSPICE与MATLAB软件的介绍
3.1 PSpice的发展和内容
3.2 PSpice的分析方法
3.2.1 PSpice编程与分析
3.2.2 PSpice的特殊分析方法
3.3 Matlab特点和功能
3.4 Pspice与Matlab之间的通信
3.5 本章小结
第4章 支持向量机原理
4.1 机器学习的基本问题
4.2 机器学习问题的发展
4.3 统计学习理论的主要内容
4.4 支持向量机分类器
4.4.1 线性可分问题
4.4.2 近似线性可分问题
4.4.3 线性不可分问题
4.5 支持向量机优化算法
4.6 支持向量机多类分类算法
4.6.1 一对多分类算法
4.6.2 一对一分类算法
4.6.3 决策导向无环图DDAG分类算法
4.7 本章小结
第5章 基于遗传算法的支持向量机参数选取问题研究
5.1 核函数及其参数
5.2 误差惩罚参数C
5.3 参数选择方法
5.4 遗传算法
5.5 基于遗传算法的支持向量机参数选择方法
5.6 本章小结
第6章 模拟电路故障诊断仿真实验
6.1 故障诊断步骤
6.2 获取故障样本数据的方法
6.3 模拟电路故障诊断实例1
6.4 模拟电路故障诊断实例2
6.5 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间参加的科研工作和发表论文情况