人工智能方法在车站信号故障诊断中的应用与研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 引言 | 第10-14页 |
| ·选题的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外故障诊断技术的发展现状 | 第11-12页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 人工智能与专家系统 | 第14-26页 |
| ·人工智能技术 | 第14页 |
| ·专家系统 | 第14-20页 |
| ·专家系统基本结构 | 第16页 |
| ·知识库 | 第16-17页 |
| ·推理机 | 第17-19页 |
| ·解释器 | 第19页 |
| ·知识获取机构 | 第19-20页 |
| ·人-机接口 | 第20页 |
| ·基于专家系统方法的故障诊断 | 第20-25页 |
| ·故障诊断的过程 | 第21-22页 |
| ·故障诊断的智能化 | 第22-23页 |
| ·故障诊断专家系统 | 第23-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 3 车站信号电路故障诊断专家系统设计 | 第26-53页 |
| ·联锁电路故障机理分析 | 第26-29页 |
| ·联锁电路故障原因分析 | 第26页 |
| ·故障处理方法的研究 | 第26-29页 |
| ·车站信号故障诊断系统知识库的设计 | 第29-41页 |
| ·知识表示方法的决策 | 第30-35页 |
| ·诊断系统知识库的设计 | 第35-40页 |
| ·诊断系统知识库的管理 | 第40-41页 |
| ·车站信号故障诊断系统推理机的设计 | 第41-51页 |
| ·推理方法与控制策略的选择 | 第42-46页 |
| ·诊断系统推理机的设计 | 第46-51页 |
| ·小结 | 第51-53页 |
| 4 系统实现 | 第53-71页 |
| ·故障诊断系统功能需求分析 | 第53-54页 |
| ·系统功能需求分析 | 第53页 |
| ·建立诊断系统需求模型 | 第53-54页 |
| ·对象和类 | 第54-59页 |
| ·确定对象和类 | 第54-55页 |
| ·确定对象属性 | 第55-56页 |
| ·对象间联结 | 第56-57页 |
| ·确定对象服务 | 第57-59页 |
| ·软件系统结构 | 第59-60页 |
| ·推理诊断模块 | 第60-64页 |
| ·推理诊断模块的数据字典和数据流 | 第60-61页 |
| ·推理诊断流程 | 第61-64页 |
| ·解释机制及人机交互 | 第64-66页 |
| ·解释机制 | 第64-65页 |
| ·人机交互 | 第65-66页 |
| ·知识库 | 第66-68页 |
| ·系统测试与评价 | 第68-70页 |
| ·小结 | 第70-71页 |
| 5 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 图索引 | 第75-76页 |
| 表索引 | 第76-77页 |
| 作者简历 | 第77-79页 |
| 学位论文数据集 | 第79页 |
