贝叶斯网络在飞机故障诊断与维修优化中的应用

摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第一章 绪论	第10-18页
·本论文的课题来源和研究意义	第10-13页
·课题来源	第10-12页
·研究意义	第12-13页
·贝叶斯网络现状	第13-15页
·贝叶斯网络的发展	第13页
·国内外贝叶斯网络应用情况	第13-15页
·本篇论文研究的创新点	第15页
·应用贝叶斯网络进行故障诊断的优势	第15-17页
·本篇论文研究的主要内容	第17-18页
第二章 装备维修简介	第18-26页
·装备维修的基本概念	第18-21页
·装备维修的任务	第18页
·装备维修的分类	第18-19页
·装备维修的方式	第19-21页
·装备维修的方法	第21-22页
·装备维修的技术	第22-23页
·战时装备维修	第23-26页
·战时装备维修的作用	第23-24页
·战时装备维修的特点	第24-26页
第三章 贝叶斯网络理论基础	第26-39页
·概率论基础	第26-29页
·概率论的基本思想	第26-28页
·条件概率	第26-27页
·联合概率	第27-28页
·概率推理	第28-29页
·贝叶斯网络定义	第29-32页
·贝叶斯网络特性	第31-32页
·贝叶斯网络的优点	第32页
·贝叶斯网络推理算法	第32-36页
·贝叶斯网络推理的主要算法	第33-35页
·贝叶斯网络近似推理算法	第35-36页
·贝叶斯网络学习	第36-39页
·学习贝叶斯网络的条件概率表	第36-37页
·学习贝叶斯网络结构	第37-39页
第四章 故障诊断系统分析与设计	第39-54页
·故障诊断与维修优化决策问题描述	第39-45页
·故障诊断与维修决策技术面临的主要问题	第41-43页
·不确定性问题	第41-42页
·多源信息表达与信息融合	第42-43页
·贝叶斯网络故障诊断与维修决策方法	第43-45页
·诊断贝叶斯网络的表达方式和数学描述	第45-48页
·诊断贝叶斯网络的表达方式	第45页
·诊断贝叶斯网络的数学描述	第45-48页
·故障诊断系统功能分析	第48-51页
·贝叶斯网络诊断模型的建造	第49-50页
·基于贝叶斯网络诊断模型的推理和辅助维修决策	第50-51页
·贝叶斯网络诊断模型的自学习	第51页
·故障诊断系统方案设计	第51-54页
·系统的开发平台	第51-52页
·系统的实现方案设计	第52-54页
第五章 贝叶斯网络故障诊断系统实现	第54-64页
·贝叶斯网络故障诊断模型的建造	第54-60页
·故障诊断模型知识表达	第54-56页
·故障诊断模型知识获取	第56-57页
·定义网络节点变量	第56-57页
·建立网络结构	第57页
·故障诊断模型知识存储	第57-60页
·基于贝叶斯网络故障诊断模型的推理	第60-64页
·基于贝叶斯网络故障诊断模型的概率推理	第60-61页
·基于贝叶斯网络诊断模型的辅助维修决策	第61-64页
第六章 贝叶斯网络故障诊断系统的应用	第64-82页
·贝叶斯网络的故障诊断中的应用	第64-68页
·故障分类与诊断	第65-66页
·故障诊断策略优化	第66-67页
·故障预测	第67-68页
·维修优化模型的建立	第68-73页
·维修时间模型	第68-70页
·维修顺序决策	第70-71页
·逐步近似的维修决策	第71-72页
·建立维修优化决策模型	第72-73页
·系统软件结构	第73-75页
·对飞机地面电源车进行维修	第75-76页
·某飞机发动机故障诊断应用	第76-82页
·建立发动机维修优化决策	第76-77页
·建立贝叶斯网络的故障诊断图	第77-79页
·应用的结论	第79-82页
第七章 总结与展望	第82-84页
·全文总结	第82-83页
·研究展望	第83-84页
致谢	第84-85页
参考文献	第85-88页
个人简历、科研及学术成果	第88页