基于粗糙集理论的智能故障诊断研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 符号说明 | 第10-11页 |
| 第一章 前言 | 第11-17页 |
| ·故障诊断技术的发展及研究现状 | 第11-13页 |
| ·粗糙集理论提出的背景及发展、研究现状 | 第13-15页 |
| ·S-粗集与函数S-粗集的提出及研究现状 | 第15页 |
| ·本文的研究内容和结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 粗糙集理论的基本概念 | 第17-28页 |
| ·集合论基础 | 第17-18页 |
| ·知识与知识库 | 第18-20页 |
| ·不精确范畴，近似与粗糙集 | 第20-22页 |
| ·知识的约简、核和依赖度 | 第22-24页 |
| ·知识表达系统、决策表与决策规则 | 第24-26页 |
| ·属性约简和属性值约简 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于粗糙集理论的智能故障诊断 | 第28-49页 |
| ·故障诊断方法综述 | 第28-30页 |
| ·基于粗糙集理论的智能故障诊断 | 第30-48页 |
| ·原始故障信息的获取和预处理 | 第32-33页 |
| ·故障规则的获取和优化 | 第33-41页 |
| ·可辨识矩阵及其求核方法 | 第33-38页 |
| ·规则获取与规则优化 | 第38-40页 |
| ·决策规则优化算法 | 第40-41页 |
| ·故障的定位和诊断结果的评价 | 第41-42页 |
| ·故障诊断实例 | 第42-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于函数S-粗集的故障特征识别与诊断 | 第49-67页 |
| ·S-粗集及其基本特性 | 第49-59页 |
| ·单向S-粗集 | 第50页 |
| ·双向S-粗集 | 第50-53页 |
| ·S-粗集与它的知识遗传挖掘 | 第53-59页 |
| ·遗传知识与遗传系数 | 第53-55页 |
| ·变异系数与遗传变异关系定理 | 第55-58页 |
| ·遗传挖掘与挖掘算法 | 第58-59页 |
| ·函数S-粗集及其基本特性 | 第59-64页 |
| ·函数单向S-粗集 | 第59页 |
| ·函数双向S-粗集 | 第59-60页 |
| ·函数S-粗集的f-遗传与遗传规律生成 | 第60-63页 |
| ·规律生成模型 | 第63-64页 |
| ·系统规律的F-识别准则 | 第64页 |
| ·基于函数S-粗集的故障系统识别与诊断 | 第64-66页 |
| ·基于函数S-粗集的故障诊断的理论依据 | 第65页 |
| ·故障规律的F-诊断准则 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 论文的总结和展望 | 第67-69页 |
| ·论文的总结 | 第67页 |
| ·工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第77页 |
