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机械制造过程中的知识管理的研究

第1章 绪论第1-27页
 1.1 课题研究背景第16-18页
 1.2 什么是知识管理第18-19页
 1.3 国内外研究现状第19-24页
  1.3.1 知识管理的研究现状第19-21页
  1.3.2 知识管理在知识密集型行业中的现状第21-22页
  1.3.3 知识管理在机械制造过程中的现状第22-24页
 1.4 论文的主要研究内容第24-26页
 1.5 本课题的项目支持第26页
 1.6 本章小结第26-27页
第2章 机械制造过程中的知识管理第27-44页
 2.1 机械制造过程中的知识管理第27-30页
 2.2 知识管理与机械制造过程中现有技术的融合第30-33页
 2.3 知识创新和知识共享第33-43页
  2.3.1 松紧综合知识管理模型——融合知识创新和知识共享第33-37页
  2.3.2 开展知识管理活动所需的环境——分布式的知识网络第37-43页
   2.3.2.1 分布式的知识网络第37-39页
   2.3.2.2 A-Dynasites模型第39-41页
   2.3.2.3 推动环境进化发展的开放式模型——SER过程模型第41-43页
 2.4 本章小结第43-44页
第3章 数据预处理和信息特征模式的获取第44-65页
 3.1 数据预处理技术第44-49页
  3.1.1 常见的滤波技术第44-46页
  3.1.2 神经网络鲁棒滤波——递归神经网络(GRNN)第46-47页
  3.1.3 仿真实验:滤波方法的比较第47-49页
 3.2 数据融合技术第49-54页
  3.2.1 误差分离技术第49-54页
   3.2.1.1 误差分离技术的原理第50页
   3.2.1.2 干扰对误差分离技术的影响第50-53页
   3.2.1.3 统计时域两点法第53-54页
 3.3 轧辊辊型测量仪的研制和轧辊辊型曲线的分析处理第54-64页
  3.3.1 常见的轧辊辊型测量仪第55-57页
  3.3.2 雪橇式轧辊辊型测量仪第57-61页
  3.3.3 雪橇式轧辊辊型测量仪测量曲线的分析处理第61-64页
 3.4 本章小结第64-65页
第4章 知识发现——关联规则的研究与探索第65-95页
 4.1 数据挖掘和知识挖掘第65-66页
 4.2 常见的关联规则算法第66-69页
 4.3 关联规则在制造企业里的应用第69-70页
 4.4 机械制造过程中应用关联规则的一个实例第70-73页
 4.5 多层关联规则算法中信息遗失问题的研究第73-78页
  4.5.1 A-ML-T2算法第75-76页
  4.5.2 FP-tree法用于多层关联规则的挖掘第76-78页
 4.6 Tough型约束下频繁项集的挖掘第78-81页
 4.7 Tough型约束下频繁闭项集的挖掘第81-86页
 4.8 利用松紧约束法挖掘频繁项集第86-90页
 4.9 采用频繁闭项集格来挖掘关联规则第90-94页
 4.10 本章小结第94-95页
第5章 基于知识的机械制造设备状态在线监测系统的设计方法研究第95-109页
 5.1 基于知识的机械制造设备状态在线监测系统设计方法第95-106页
  5.1.1 知识准备阶段第96-100页
  5.1.2 知识处理阶段第100-101页
  5.1.3 方案拟定第101页
  5.1.4 评价与验证第101-106页
 5.2 设备状态在线监测系统需要知识管理第106-108页
 5.3 本章小结第108-109页
第6章 风机轴承远程状态在线监测系统的设计第109-124页
 6.1 机械制造设备状态在线监测系统的需求第109页
 6.2 知识准备阶段第109-112页
 6.3 知识处理阶段第112-116页
 6.4 方案拟定第116-117页
 6.5 评价与验证第117-120页
 6.6 成果描述第120-122页
 6.7 本章小结第122-124页
第7章 结论与展望第124-127页
 7.1 论文研究成果第124-125页
 7.2 进一步研究方向第125-126页
 7.3 本章小结第126-127页
参考文献第127-141页
作者在攻读博士学位期间发表的学术论文第141-142页
作者在攻读博士学位期间参加的科研工作第142-143页
攻读博士学位期间获奖情况第143-144页
致谢第144页

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