基于机器学习的油液分析系统研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-17页
·课题来源,目的及意义	第8-9页
·国内外研究现状	第9-16页
·本文的主要工作	第16页
·本章小结	第16-17页
2 油液分析系统中的机器学习方法建模	第17-27页
·专家系统的知识获取	第17-18页
·主动维修策略中设备故障源的确定	第18-22页
·基于机器学习方法的油液分析专家系统模型	第22-25页
·系统流程与功能分析	第25-26页
·本章小结	第26-27页
3 系统中机器学习方法的选取	第27-32页
·机器学习策略	第27-29页
·系统中选用的机器学习方法	第29-31页
·本章小结	第31-32页
4 基于粗集的决策树增量式学习算法	第32-43页
·决策树方法	第32-36页
·粗糙集与知识约简	第36-38页
·粗糙集结合决策树增量式方法	第38-40页
·基于油液光谱分析的算法实例	第40-42页
·本章小结	第42-43页
5 原型系统的开发与实例	第43-53页
·开发环境与程序功能	第43-44页
·系统的实现技术与流程	第44-50页
·原型系统运行实例	第50-52页
·本章小结	第52-53页
6 全文总结及展望	第53-55页
·全文总结	第53-54页
·展望	第54-55页
致谢	第55-56页
参考文献	第56-59页
附录1 攻读学位期间发表的论文目录	第59页