内容简介

本书以复杂系统的人工智能诊断问题为研究对象，系统地论述了基本神经网络的智能诊断的理论、方法、系统与实践。全书8篇，内容涉及神经网络智能诊断的产生、发展、现状与动向，复杂系统智能诊断问题的概念和策略；基于小波变换的*新信号处理技术；神经网络结构优化和算法改进；演化算法及其在智能诊断中的应用；小波神经网络；演化多层感智器；集成神经网络；基于神经网络的智能诊断系统的开发和实践。
本书可以作为高等院校有关专业本科生，硕士研究生，博士研究，教师及工程技术人员和科研人员的参考书。

目录

1 绪论
1.1 基于神经网络的智能诊断的产生、现状与发展
1.2 神经网络的基本特征
1.3 信号处理的主要方法
1.4 智能诊断中常用的识别理论及方法（智能诊断原理）
2 基于波变换的信号处理
2.1 小波分析的源起
2.2 小波分析基础
2.3 小波分析的工程解释
2.4 小波分析的进一步讨论
2.5 小波分析应用实例
2.6 基于小波分析的信号处理
2.7 小波诊断的工程应用
3 神经网络结构的确定及算法改进
3.1 神经网络综论
3.2 神经网络的基本原理
3.3 多层感知器性能分析及结构的确定
3.4 对BP算法的改进
3.5 特征提取及神经网络的训练
3.6 汽轮机故障神经网络智能诊断
4 演化算法及其在智能诊断中的应用
4.1 演化算法概述
4.2 演化算法的基本原理
4.3 演化算法求解过程
4.4 演化算法的工程应用
4.5 演化算法的改进
4.6 智能诊断中的演化算法
5 小波神经网络
5.1 小波分析和神经网络的结合途径
5.2 小波分析和神经网络的松散型结合
5.3 从函数逼近到小波神经网络
6 演化多层感知器
7 集成神经网络
8 基于神经网络的智能监测的诊断系统
附录
参考文献