| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-32页 |
| ·研究背景及意义 | 第16-18页 |
| ·过程系统故障诊断方法研究现状及进展 | 第18-26页 |
| ·基于数学模型的方法 | 第19页 |
| ·不依赖数学模型的方法 | 第19-26页 |
| ·基于知识模型的方法 | 第19-23页 |
| ·基于统计模型的方法 | 第23-25页 |
| ·其他方法 | 第25-26页 |
| ·化工过程故障诊断系统研究现状 | 第26-28页 |
| ·研究现状的剖析及本课题研究的引入 | 第28-29页 |
| ·论文的研究目标及内容 | 第29-32页 |
| 第二章 过程安全运行智能支持系统框架 | 第32-44页 |
| ·系统架构 | 第32-34页 |
| ·系统关键技术 | 第34-43页 |
| ·特征提取 | 第35-36页 |
| ·线性特征提取 | 第35-36页 |
| ·非线性特征提取 | 第36页 |
| ·特征分类 | 第36-41页 |
| ·特征映射 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 基于核的非线性特征提取 | 第44-72页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·选择核函数 | 第44-47页 |
| ·核空间的非线性特征提取 | 第47-55页 |
| ·核PCA 特征提取 | 第47-51页 |
| ·核ICA 特征提取 | 第51-55页 |
| ·基于分块特征向量选择的核PCA | 第55-58页 |
| ·实验 | 第58-71页 |
| ·实验背景和数据获取 | 第58-61页 |
| ·特征提取结果和有效性分析 | 第61-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第四章 基于最小二乘支持向量机的特征分类 | 第72-93页 |
| ·最小二乘支持向量机多类分类方法 | 第72-77页 |
| ·LSSVM 结构 | 第72-73页 |
| ·训练LSSVM | 第73-74页 |
| ·多类分类方法 | 第74-76页 |
| ·支持向量稀疏化 | 第76-77页 |
| ·融合先验知识的模糊最小二乘支持向量机分类器 | 第77-84页 |
| ·用于分类的先验知识 | 第77-78页 |
| ·模糊LSSVM 结构 | 第78页 |
| ·设计模糊隶属度函数 | 第78-82页 |
| ·实验 | 第82-84页 |
| ·核特征提取和LSSVM 在化工过程运行模式分类中的应用 | 第84-92页 |
| ·算法描述 | 第84-85页 |
| ·结果和讨论 | 第85-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第五章 化工过程故障诊断专家系统的设计 | 第93-114页 |
| ·引言 | 第93-94页 |
| ·知识表示 | 第94-95页 |
| ·知识获取 | 第95-100页 |
| ·基于专家经验的知识获取 | 第96-97页 |
| ·基于决策树的知识挖掘 | 第97-100页 |
| ·知识校验 | 第100-105页 |
| ·知识校验过程 | 第100-102页 |
| ·基于有向图的知识校验方法 | 第102-105页 |
| ·有向图理论 | 第102-103页 |
| ·基于有向图的不一致性校验方法 | 第103-105页 |
| ·知识库设计 | 第105-108页 |
| ·全局知识库 | 第105-106页 |
| ·内存知识库 | 第106-108页 |
| ·推理机设计 | 第108-113页 |
| ·一种动态知识冲突消解策略－前提排序策略 | 第108-110页 |
| ·推理机结构 | 第110页 |
| ·实例研究 | 第110-113页 |
| ·本章小结 | 第113-114页 |
| 第六章 化工过程安全运行智能支持系统的开发 | 第114-143页 |
| ·应用问题描述 | 第114-119页 |
| ·对象系统概述 | 第114-119页 |
| ·系统的应用方式 | 第119页 |
| ·系统结构 | 第119-120页 |
| ·系统实现 | 第120-134页 |
| ·过程智能监测子系统 | 第120-123页 |
| ·数据通讯接口 | 第120-122页 |
| ·综合数据库 | 第122页 |
| ·过程状态智能识别模块 | 第122-123页 |
| ·知识管理与维护子系统 | 第123-133页 |
| ·知识表示 | 第123-124页 |
| ·知识库的实现 | 第124-126页 |
| ·知识建模工具 | 第126-133页 |
| ·推理和决策支持子系统 | 第133-134页 |
| ·辅助功能子系统 | 第134页 |
| ·系统运行情况 | 第134-142页 |
| ·本章小结 | 第142-143页 |
| 结论 | 第143-145页 |
| 主要符号表 | 第145-146页 |
| 参考文献 | 第146-156页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第156-157页 |
| 致谢 | 第157页 |