| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-12页 |
| ·课题的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究动态 | 第8-11页 |
| ·基于专家系统的故障诊断 | 第8页 |
| ·基于人工神经网络的故障诊断方法 | 第8-9页 |
| ·基于数据挖掘技术的故障诊断方法 | 第9页 |
| ·基于优化的方法 | 第9-10页 |
| ·基于Petri 网的故障诊断方法 | 第10页 |
| ·基于多代理系统的诊断方法 | 第10-11页 |
| ·本课题的主要研究工作 | 第11-12页 |
| 第二章 粗糙集理论基础 | 第12-28页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·粗糙集的基本概念 | 第13-16页 |
| ·基本定义 | 第13-14页 |
| ·粗糙集的定义 | 第14-16页 |
| ·属性约简 | 第16-24页 |
| ·属性约简的概念 | 第16-17页 |
| ·属性约简的粗糙集方法 | 第17-18页 |
| ·基于可辨识矩阵的完备约简算法 | 第18-24页 |
| ·可辨识矩阵 | 第19-20页 |
| ·属性约简算法 | 第20-24页 |
| ·属性值约简 | 第24-26页 |
| ·粗糙集方法的规则获取 | 第26页 |
| ·规则描述及可信度的确定 | 第26页 |
| ·实例分析 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于粗糙集理论的联合规则挖掘算法 | 第28-35页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·分布式信息系统描述 | 第28-30页 |
| ·分布式信息系统联合规则（UR）生成 | 第30-32页 |
| ·分布式信息系统全局规则获取模型 | 第32-33页 |
| ·IE 和 URG 的定义 | 第32-33页 |
| ·分布式信息系统全局规则获取建模 | 第33页 |
| ·分布式信息系统全局规则获取结构 | 第33页 |
| ·分布式信息系统全局规则获取算法 | 第33页 |
| ·实例分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于粗糙集联合规则挖掘的分布式电网故障诊断 | 第35-50页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·用于分布式电网故障诊断的网络分割方法 | 第36-37页 |
| ·加权深度优先搜索树 | 第36页 |
| ·网络分割算法 | 第36-37页 |
| ·基于联合规则挖掘算法的分布式电网故障诊断模型 | 第37-39页 |
| ·电网故障诊断实例 | 第39-47页 |
| ·网络划分 | 第40-41页 |
| ·初始化关联矩阵与互关联矩阵 | 第41-42页 |
| ·电网故障诊断决策表的建立 | 第42-43页 |
| ·电网故障诊断决策表的约简 | 第43-44页 |
| ·电网故障诊断全局规则抽取 | 第44-46页 |
| ·电网故障诊断测试 | 第46-47页 |
| ·计算复杂度分析 | 第47-48页 |
| ·IEEE 118 节点系统仿真测试 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 结论与展望 | 第50-52页 |
| ·结论 | 第50-51页 |
| ·展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录 | 第56-57页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第57页 |