交叉熵算法在电子工程领域中的应用2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

交叉熵算法在电子工程领域中的应用PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 绪论1

1.1 天线阵列综合领域研究现状2

1.1.1 自适应波束形成算法3

1.1.2 传统静态综合算法4

1.1.3 智能优化算法6

1.2 电网故障诊断领域的研究现状8

1.2.1 矩阵算法8

1.2.2 专家系统8

1.2.3 人工神经网络9

1.2.4 优化技术9

1.2.5 支持向量机10

1.3 电机故障诊断领域的研究现状10

1.3.1 基于专家系统的电机故障诊断11

1.3.2 基于人工神经网络的电机故障诊断12

1.3.3 基于粗糙集理论的电机故障诊断12

1.3.4 基于贝叶斯网络的电机故障诊断13

1.3.5 基于支持向量机的电机故障诊断13

1.4 煤层气参数预测领域的研究现状14

1.4.1 井震联合的储层参数预测14

1.4.2 粗糙集理论优化15

1.4.3 支持向量机的储层参数预测15

1.4.4 多种智能技术融合的储层参数预测15

参考文献16

第2章 交叉熵理论及改进算法22

2.1 引言22

2.2 广义交叉熵算法22

2.3 连续型交叉熵算法25

2.3.1 实例1：一维连续函数最大值优化26

2.3.2 实例2：小型天线阵列零点生成28

2.3.3 实例3：罕见事件的仿真例子31

2.4 组合型交叉熵算法33

2.4.1 实例1：序列盲估计34

2.4.2 实例2：小型天线阵列稀疏34

2.4.3 实例3：实现多处理机调度36

2.5 改进交叉熵算法38

2.5.1 动态平滑方差算法38

2.5.2 插入额外方差算法38

2.5.3 修正交叉熵算法38

2.5.4 加速交叉熵算法39

2.5.5 全自适应交叉熵算法40

2.6 交叉熵算法性能分析41

2.6.1 有效性分析41

2.6.2 稳定性分析43

参考文献43

第3章 交叉熵算法在天线阵列综合领域中的应用45

3.1 引言45

3.2 交叉熵算法非均匀天线阵列综合49

3.2.1 给定峰值旁瓣电平的大型阵列稀疏49

3.2.2 不同目标函数的不等间距阵列综合53

3.2.3 消除栅瓣的不等间距阵列综合57

3.3 改进交叉熵算法幅相控制的天线阵列综合59

3.3.1 扇形波束方向图综合59

3.3.2 天线阵阵元失效校正66

3.3.3 不同目标函数的唯相位控制低旁瓣零点生成70

3.3.4 给定旁瓣电平的唯相控制多零点生成76

3.3.5 唯相控制的可转换阵列方向图综合78

3.4 多目标交叉熵算法在天线阵列综合领域中的应用82

3.4.1 多目标交叉熵算法的研究82

3.4.2 多目标天线阵列稀疏86

3.4.3 多目标不等间距天线阵列综合88

参考文献91

第4章 交叉熵算法在电网故障诊断领域中的应用96

4.1 引言96

4.2 组合型交叉熵算法在输电网故障诊断中的应用96

4.2.1 输电网故障信息97

4.2.2 故障区域识别原理97

4.2.3 输电网故障诊断的解析化建模98

4.2.4 算例分析101

4.3 组合型交叉熵算法在配电网故障定位中的应用114

4.3.1 配电网区段故障定位概述114

4.3.2 故障定位数学模型的建立116

4.3.3 算例分析118

参考文献125

第5章 交叉熵算法在电机故障诊断领域中的应用127

5.1 引言127

5.2 异步电机的基本原理和常见故障机理128

5.2.1 异步电机的结构128

5.2.2 异步电动机的工作原理128

5.2.3 异步电机常见故障机理分析130

5.3 支持向量机理论136

5.3.1 最优分类超平面137

5.3.2 支持向量机139

5.3.3 支持向量机的多分类问题141

5.3.4 支持向量机分类算例分析142

5.4 基于CE算法优化支持向量机的电机故障诊断143

5.4.1 基于CE-SVM电机轴承故障诊断144

5.4.2 基于CE-SVM电机多类型故障诊断152

参考文献154

第6章 交叉熵算法在煤层气参数预测领域中的应用155

6.1 引言155

6.2 煤层气参数预测的研究现状156

6.2.1 支持向量机储层参数预测的研究现状156

6.2.2 多种智能技术融合的储层参数预测方法的研究现状157

6.3 交叉熵支持向量机煤层气储层参数预测157

6.3.1 研究方法流程157

6.3.2 样本的来源158

6.3.3 建立交叉熵支持向量机预测煤层气储层参数的模型159

6.3.4 交叉熵算法优化支持向量机预测模型评估测试161

6.3.5 LIBSVB软件介绍164

6.3.6 数据归一化预处理165

6.3.7 训练过程中参数的选取165

6.4 煤层气渗透率的预测165

6.4.1 数据的选取及处理166

6.4.2 煤层气渗透率仿真图及预测结果168

6.5 利用改进组合交叉熵实现煤层气储层的地震属性约简169

6.5.1 粗糙集属性约简模型170

6.5.1 改造型CCE算法的属性约简171

参考文献173