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动车组运维知识管理关键技术研究与应用

致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
1 引言第11-16页
   ·研究背景第11页
   ·课题来源第11-12页
   ·国内外研究现状第12页
     ·国外研究现状第12页
     ·国内研究现状第12页
   ·研究内容和意义第12-14页
     ·研究内容第13页
     ·研究意义第13-14页
   ·各章节内容介绍第14-16页
2 系统理论基础和相关技术第16-27页
   ·移动互联网设备MID第16-19页
     ·MID的基本概念第16-17页
     ·MID上的故障知识文件第17-19页
   ·知识的表示第19-20页
     ·谓词逻辑表示法第19-20页
     ·产生式表示法第20页
     ·面向对象表示法第20页
   ·知识的分类第20-21页
   ·知识管理第21-24页
     ·知识发现第21-22页
     ·知识服务第22-23页
     ·知识管理应用于动车组运维第23-24页
   ·粗糙集应用软件Rosetta第24-25页
   ·运维服务第25-26页
   ·本章小结第26-27页
3 动车组运维知识管理系统需求分析第27-32页
   ·业务需求分析第27-30页
     ·用户端业务需求分析第27-28页
     ·业务数据分析第28-30页
   ·功能需求分析第30-31页
   ·本章小结第31-32页
4 动车组运维知识管理系统设计第32-40页
   ·系统整体架构设计第32-35页
   ·知识库设计第35-37页
     ·规则表设计第35-36页
     ·事实表设计第36-37页
   ·故障字典设计第37页
   ·远程技术支持设计第37-39页
     ·整体架构设计第37-38页
     ·故障发送模块设计第38-39页
   ·本章小结第39-40页
5 动车组运维知识管理系统实现第40-46页
   ·在线列车状态监测实现第40-42页
   ·故障知识更新实现第42-43页
   ·故障统计分析实现第43页
   ·故障预警及预测实现第43-44页
   ·远程技术支持实现第44-45页
   ·本章小结第45-46页
6 动车组运维知识管理关键技术研究与测试第46-59页
   ·数据预处理技术第46-48页
     ·数据预处理的必要性第46页
     ·数据预处理的一般方法第46-47页
     ·基本粗糙集理论第47-48页
   ·知识增量更新技术第48-55页
     ·文件增量更新原理第48-49页
     ·RSYNC算法分析第49-51页
     ·RSYNC算法改进与优化第51-54页
     ·系统模型第54-55页
   ·关键技术测试第55-58页
     ·数据预处理技术测试第55-57页
     ·MID故障知识更新测试第57-58页
   ·本章小结第58-59页
7 总结与展望第59-61页
   ·工作总结第59-60页
   ·工作展望第60-61页
参考文献第61-63页
作者简历第63-65页
学位论文数据集第65页

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