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聚类与神经网络结合的高效模态参数自动识别技术
目录
聚类与神经网络结合的高效模态参数自动识别技术（1）．．．．．．．．．．4
一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1模态参数识别技术的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.2聚类与神经网络结合技术的现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
二、模态参数识别技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
模态参数识别概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
1.1定义与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
1.2识别流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
模态参数识别技术方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
2.1传统方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.2基于聚类的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.3基于神经网络的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
三、聚类算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
聚类算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
1.1聚类定义与目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
1.2常见聚类算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
聚类算法在模态参数识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2.1聚类算法的选择依据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
2.2聚类算法在模态参数识别中的实施步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
四、神经网络理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
1.1神经网络的基本结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
1.2神经网络的工作原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
神经网络在模态参数识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
2.1神经网络模型的构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
2.2神经网络的训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
五、聚类与神经网络结合的高效模态参数自动识别技术．．．．．．．．．．57
技术框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
1.1结合聚类与神经网络的必要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
1.2技术框架的构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
关键技术实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
2.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
2.2特征提取与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
2.3聚类分析与神经网络训练结合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
3.1实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
3.2实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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