过程神经元网络模型及其工程应用PDF电子书下载

本书将重点介绍小波过程神经元网络、对向传播过程神经元网络、Elman型反馈过程神经元网络和双并联过程神经元网络等模型，讨论它们的学习算法，叙述其泛化能力和应用技术，并以航空发动机健康管理为例，叙述过程神经元网络的具体工程应用。过程神经元网络对于求解诸如卫星热环境预测、装备状态监测和故障诊断等与过程有关的其它工程问题也有着很大的实际应用价值。

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第1章 绪论 1

1.1 过程神经元网络的研究与进展 1

1.2 人工神经元网络在预测预报中的应用研究现状 7

1.3 航空发动机健康管理技术的研究与进展 13

1.4 本书总体框架设计 31

参考文献 33

第2章 双并联过程神经元网络模型 39

2.1 双并联前馈过程神经元网络拓扑结构 39

2.2 双并联前馈过程神经元网络学习算法 42

2.3 双并联前馈过程神经元网络收敛性分析 49

2.4 双并联前馈过程神经元网络仿真试验 52

2.5 本章小结 57

参考文献 57

第3章 Elman型反馈过程神经元网络模型 59

3.1 Elman型反馈过程神经元网络模型 59

3.2 Elman型反馈过程神经元网络学习算法 63

3.3 Elman型反馈过程神经元网络稳定性分析 68

3.4 Elman型反馈过程神经元网络仿真试验 70

3.5 本章小结 74

参考文献 74

第4章 对向传播过程神经元网络模型 76

4.1 对向传播过程神经元网络模型 76

4.2 对向传播过程神经元网络学习算法 78

4.3 对向传播过程神经元网络性能分析 82

4.4 对向传播过程神经元网络仿真试验 85

4.5 本章小结 86

参考文献 87

第5章 小波过程神经元网络模型 88

5.1 小波过程神经元模型 88

5.2 连续小波过程神经元网络模型 93

5.3 小波基函数过程神经元网络模型 109

5.4 小波过程神经元网络解的存在性定理 113

5.5 本章小结 117

参考文献 117

第6章 离散输入过程神经元网络模型 119

6.1 离散输入过程神经元网络模型 119

6.2 离散输入过程神经元网络学习算法 122

6.3 基于离散输入过程神经元网络的仿真试验 124

6.4 本章小结 125

参考文献 125

第7章 过程神经元网络泛化能力分析 127

7.1 基于LM算法的过程神经元网络学习算法 128

7.2 过程神经元网络学习样本集的构造 134

7.3 过程神经元网络集成 147

7.4 本章小结 156

参考文献 157

第8章 基于过程神经元网络的状态预报与时间序列预测 159

8.1 过程神经元网络在动态模式识别中的应用 159

8.2 过程神经元网络在时间序列预测中的应用 168

8.3 本章小结 184

参考文献 184

第9章 基于过程神经元网络的航空发动机健康状态预测 186

9.1 航空发动机健康状态参数降噪处理 186

9.2 基于对向传播过程神经元网络发动机转子故障诊断 197

9.3 航空发动机排气温度预测 199

9.4 航空发动机滑油状态预测 207

9.5 本章小结 217

参考文献 217

第10章 基于静态权值组合集成模型的航空发动机健康状态预测 219

10.1 集成学习与局域建模 220

10.2 面向回归问题的AdaBoost.RT集成学习算法 222

10.3 改进的AdaBoost.RT算法 223

10.4 基于改进AdaBoost.RT的静态权值组合集成局域预测模型 225

10.5 发动机核心机转速偏差值预测试例 225

10.6 本章小结 230

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