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信息不完备条件下工序质量诊断方法研究

致谢第5-6页
摘要第6-9页
Abstract第9-12页
第1章 绪论第16-28页
    1.1 引言第16-17页
    1.2 工序质量控制与诊断第17-26页
        1.2.1 工序质量控制与诊断的发展历程第17-19页
        1.2.2 质量诊断方法的研究现状第19-26页
    1.3 主要研究内容与技术路线第26-28页
第2章 工序质量信息的不完备性分析第28-43页
    2.1 引言第28-29页
    2.2 工序质量信息第29-32页
    2.3 基于ExGQM的工序质量信息的完备性分析第32-36页
    2.4 几种典型的工序质量信息不完备情形第36-42页
        2.4.1 属性缺失第37-38页
        2.4.2 信息冗余与不一致第38-39页
        2.4.3 信息不确定第39-41页
        2.4.4 样本不足第41-42页
    2.5 本章小结第42-43页
第3章 信息不完备情形下的质量诊断策略第43-63页
    3.1 引言第43-44页
    3.2 典型信息不完备情形下的处理对策第44-47页
        3.2.1 属性缺失情形下的处理对策第44-45页
        3.2.2 信息冗余情形下的处理对策第45-46页
        3.2.3 信息不确定情形下的处理对策第46页
        3.2.4 样本不足情形下的处理对策第46-47页
    3.3 信息不完备情形下的质量诊断策略第47-62页
        3.3.1 典型信息不完备情形下质量诊断策略第47-61页
        3.3.2 信息不完备情形下工序质量诊断的关键问题第61-62页
    3.4 本章小结第62-63页
第4章 基于规则的工序质量诊断第63-78页
    4.1 引言第63-64页
    4.2 基于改进Roustida算法的缺失信息补齐第64-67页
    4.3 属性简约与诊断规则提取第67-70页
        4.3.1 相关理论及概念第67-68页
        4.3.2 属性约简与规则提取第68-70页
        4.3.3 效果评估第70页
    4.4 实例应用第70-77页
        4.4.1 沟道磨削质量信息描述第71-72页
        4.4.2 基于改进Roustida算法的缺失信息补齐第72-73页
        4.4.3 属性约简与规则提取第73-75页
        4.4.4 诊断规则的可靠性评估与讨论第75-77页
    4.5 本章小结第77-78页
第5章 基于Bayesian网络的工序质量诊断第78-89页
    5.1 引言第78-79页
    5.2 Bayesian网络基本原理第79-80页
        5.2.1 概念界定第79页
        5.2.2 条件独立假设第79-80页
    5.3 基于工艺-工况-问题的Bayesian诊断网络模型构建第80-82页
    5.4 Bayesian网络结构学习与条件概率推理优化第82-84页
        5.4.1 基于评分搜索-K2算法的结构优化第82-83页
        5.4.2 基于Leaky Noisy-OR的维数优化第83-84页
    5.5 实例应用第84-88页
        5.5.1 基本工艺第85-86页
        5.5.2 沟道表面形貌问题诊断第86-87页
        5.5.3 问题诊断结果讨论第87-88页
    5.6 本章小结第88-89页
第6章 基于历史经验重用的工序质量诊断第89-103页
    6.1 引言第89-90页
    6.2 基于物元模型的知识表达第90-91页
    6.3 可拓变换第91-94页
        6.3.1 可拓推理第92-94页
        6.3.2 基于映射的推理评估第94页
    6.4 案例库的组织与索引策略第94-98页
        6.4.1 案例推理的组织第95-96页
        6.4.2 代表案例聚类第96-97页
        6.4.3 权重确定与最近邻策略第97-98页
    6.5 实例应用第98-102页
    6.6 本章小结第102-103页
第7章 结论与展望第103-106页
    7.1 结论第103-105页
    7.2 展望第105-106页
参考文献第106-114页
攻读博士学位期间主要研究成果第114页

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