模式识别与状态监控PDF电子书下载

第一部分 状态监控体系概述 1

第一章 状态监控的基本内涵与体系结构 1

1.1 状态监控的基本概念 1

1.2 状态监控的起源与发展概况 2

1.3 状态监控任务的要素与组成 5

1.4 状态监控系统实施路径 9

习题 10

参考文献 10

第二章 状态监控方法概述 12

2.1 引言 12

2.2 经典统计模式识别 13

2.3 模糊识别系统 15

2.4 决策树与专家系统 16

2.5 神经网络识别模型 18

2.6 支持向量机分类模型 19

2.7 状态监控相关支撑技术 24

习题 24

参考文献 25

第三章 状态监控的评价、术语与标准 26

3.1 状态监控方法评价 26

3.2 相关的概念与术语 28

3.3 状态监控的标准化问题 36

习题 46

参考文献 46

第四章 模式识别理论的基本概念 48

4.1 模式识别的概念 48

4.2 模式识别系统 53

4.3 模式识别方法 55

4.4 模式识别和人工智能的关系 59

4.5 机器学习理论与方法概述 60

4.6 机械系统状态监控与识别的特点及要求 67

习题 69

参考文献 69

第二部分 状态感知与特征提取 71

第五章 设备状态现代感知技术 71

5.1 设备状态的主要信号及其分类 71

5.2 现代传感器技术发展概述 72

5.3 微传感器技术 73

5.4 集成化智能传感器 77

5.5 智能材料与结构 86

5.6 无线传感器网络技术 88

5.7 虚拟仪器技术 97

5.8 本章小结 103

习题 103

参考文献 104

第六章 状态信号描述与处理 106

6.1 信号时域描述与处理方法 106

6.2 信号频域描述与处理方法 115

6.3 时间-频率域和时间-尺度域描述与处理方法 122

6.4 信号高阶统计量描述方法 126

6.5 微弱特征信号提取方法 128

6.6 信号分解与提取的现代方法 131

习题 145

参考文献 145

第七章 状态模式特征生成、选择与提取 147

7.1 特征生成 147

7.2 特征选择与特征提取 150

7.3 特征化问题在机械状态监控中的应用 165

7.4 本章小结 166

习题 167

参考文献 168

第三部分 故障模式识别与分类决策第八章 贝叶斯决策理论与技术 169

8.1 引言 169

8.2 贝叶斯分类决策模型 169

8.3 贝叶斯分类决策的误差及估计 175

8.4 贝叶斯分类器的学习训练 179

8.5 贝叶斯置信网简介 188

8.6 贝叶斯决策应用实例——铣削颤振在线识别 190

8.7 本章小结 192

习题 192

参考文献 193

第九章 线性分类器与非线性分类器 194

9.1 引言 194

9.2 线性判别函数的基本概念 194

9.3 感知准则函数 202

9.4 最小均方误差准则 207

9.5 Fisher线性判决 210

9.6 应用实例——线性分类器在刀具状态监控中的应用 213

9.7 非线性分类器概述 217

9.8 分段线性分类器 219

9.9 二次型非线性分类器 223

9.10 基于位势函数的非线性分类器 224

习题 227

参考文献 227

第十章 聚类分析 228

10.1 引言 228

10.2 模式相似性测度 231

10.3 聚类准则 232

10.4 聚类方法 235

10.5 快速动态聚类算法 242

10.6 聚类分析、贝叶斯分类决策应用实例 245

10.7 本章小结 252

习题 252

参考文献 253

第十一章 基于模糊理论的识别方法 255

11.1 引言 255

11.2 模糊集理论简介 255

11.3 模糊识别信息的获取 260

11.4 模糊综合评判 265

11.5 模糊识别算法 272

11.6 模糊聚类分析 278

11.7 柔性加工单元故障诊断的模糊综合决策 283

11.8 本章小结 287

习题 287

参考文献 288

第十二章 神经网络分类器 289

12.1 神经网络概述 289

12.2 多层感知器及BP学习算法 292

12.3 自组织神经网络 300

12.4 Hopfield神经网络 301

12.5 自适应共振理论 305

12.6 应用实例 311

12.7 本章小结 313

习题 313

参考文献 314

第十三章 支持向量机分类器 315

13.1 引言 315

13.2 统计学习理论 315

13.3 支持向量机 323

13.4 支持向量机的应用 330

13.5 本章小结 339

习题 340

参考文献 341

第十四章 融合识别理论与方法 342

14.1 融合识别概述 342

14.2 融合系统的功能结构和融合算法分类 344

14.3 信息融合的熵理论 349

14.4 观测不相关的分布式最小损失准则下的检测与决策融合 352

14.5 观测相关的决策融合 359

14.6 D-S证据理论融合算法 364

14.7 融合识别算法在机械动力传动系统故障诊断中的应用 371

习题 378

参考文献 379

第十五章 基于粗糙集理论的识别与仿生识别方法 380

15.1 粗糙集理论及其在模式识别中的应用 380

15.2 仿生模式识别 392

习题 398

参考文献 399

第四部分 应用案例与发展趋势简析第十六章 船舶动力装置状态监测与故障诊断系统 400

16.1 动力装置的结构与组成 400

16.2 系统组成及功能概述 401

16.3 动力装置运行状态特征分析与提取 406

16.4 贝叶斯决策理论在状态分类中的应用 408

16.5 无完整知识的运行状态统计决策规则 410

16.6 模糊分析在状态分析中的应用 422

16.7 神经网络模型在故障综合决策中的应用 424

参考文献 425

第十七章 直升机健康与使用监控系统 426

17.1 概述 426

17.2 直升机健康与使用监控系统的构成与功能 426

17.3 健康与使用监控系统涉及的主要技术 427

17.4 健康与使用监控系统的特点分析 428

17.5 健康与使用监控系统案例 430

17.6 本章小结 436

参考文献 436

第十八章 状态监控的综合发展概述 438

18.1 状态监控技术及应用的发展 438

18.2 状态监控与相关技术的综合发展 442

18.3 需求牵引推动状态监控技术不断发展 444

参考文献 444

附录一 IRIS分类数据 446

附录二 缩写词说明 448