基于核方法的故障诊断理论及其方法的研究

　　第1章 核方法及其研究基础
　　1.1 核函数的定义
　　1.2 正则化与表述定理
　　1.3 几种核学习机
　　1.4 核方法研究背景
　　1.5 故障智能诊断中的机器学习
　　1.6 核算法与故障诊断
　　1.7 研究内容
　　第2章 基于最小风险的SVM方法的研究
　　2.1 引言
　　2.2 支持向量机
　　2.3 基于最小风险的SVM研究
　　2.4 仿真研究
　　2.5 实验研究
　　2.6 本章小结
　　第3章 单值SVM用于故障诊断
　　3.1 引言
　　3.2 单值支持向量机
　　3.3 模型分析及选择研究
　　3.4 核函数的参数确定
　　3.5 基于单值SVM的故障诊断
　　3.6 本章小结
　　第4章 单值SVM时间滚动式学习算法的研究
　　4.1 引言
　　4.2 支持向量特点分析
　　4.3 时间滚动式学习算法
　　4.4 液压泵故障预警系统的设计
　　4.5 仿真实验
　　4.6 本章小结
　　第5章 基于单值SVM的多故障识别
　　5.1 引言
　　5.2 几种常用的多类SVM方法
　　5.3 基于单值SVM的多值分类
　　5.4 实验研究
　　5.5 本章小结
　　第6章 基于SVR的早期故障预示研究
　　6.1 引言
　　6.2 支持向量回归
　　6.3 SVR性能分析研究
　　6.4基于遗传算法的SVR参数选择
　　6.5 基于SVR的故障预测
　　6.6 本章小结
　　第7章 混沌背景中微弱信号检测
　　7.1 引言
　　7.2 基于SVR的微弱信号检测
　　7.3 仿真实验
　　7.4 本章小结
　　第8章 核矩阵的逼近
　　8.1 引言
　　8.2 核矩阵的逼近
　　8.3 贪心算法
　　8.4 实验研究
　　8.5 本章小结
　　第9章 结论与展望
　　9.1 内容总结
　　9.2 展望
　　附录开发的相关SVM程序
　　参考文献

　　    杜京义，男，1965年12月出生，1987年于西安理工大学毕业获得工学学士学位，1999年于西安理工大学硕士毕业获得工学硕士学位，2007年于西安科技大学毕业获得安全技术与工程博士学位，现为西安科技大学教授，电控学院自动化系主任及国家特色专业——自动化专业带头人，同时兼任陕西省自动化学会副秘书长。主要研究方向为信号处理、智能控制安全技术与工程。发表学术论文40余篇，其中EI收录20余篇，出版专著及教材3部。主持完成多项科研项目，获省厅级科技进步奖3项。
　　    侯媛彬：女，1953年11月出生，1977年于西安交通大学本科毕业，1987年于西安科技大学硕士毕业获得工学硕士学位，1997年于西安交通大学博士毕业获得系统工程博士学位.现为西安科技大学教授、博士生导师，电控学院学科主任，兼任陕西省自动化学会教育委员会主任。主要研究方向为智能控制，安全技术与工程。发表学术论文100余篇，其中E1收录40余篇，出版专著及教材11部。主持完成省厅级科研项目9项，获省厅级科技进步奖6项。

　　    《基于核方法的故障诊断理论及其方法的研究》的主要内容是基于核的机器学习的理论和方法研究及其应用，正文中所提出的和改进的学习算法属于基于核的机器学习范畴，且分别属于监督学习和非监督学习。其中第3、4、5章为非监督学习的单值的支持向量机（SVR）内容；第2章及第6、7章为监督学习的基于最小风险的SVM系统部件故障诊断，基于SVR模型预测以解决整体系统故障诊断；第8章核矩阵的逼近可以作为一种样本预处理技术，应用于基于核的机器学习算法。《基于核方法的故障诊断理论及其方法的研究》对主要的方法均给出了理论证明，关键的算法配套有开发的程序（见附录）。
　　    《基于核方法的故障诊断理论及其方法的研究》可供自动化、信息、测控、机电一体化等学科的研究生选用或参考，并可作为相关专业技术人员的参考书。