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并联式plug-in HEV能量管理智能决策支持系统研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 课题研究背景和意义第10-11页
    1.2 PHEV 的发展现状第11-14页
        1.2.1 PHEV 国外发展现状第11-13页
        1.2.2 PHEV 国内发展现状第13-14页
    1.3 PHEV 能量管理策略研究现状第14-15页
    1.4 IDSS 及其应用第15-19页
        1.4.1 IDSS 的体系结构第16页
        1.4.2 IDSS 国内外研究现状第16-17页
        1.4.3 论文结构和内容第17-19页
第2章 PHEV 能量管理智能决策支持系统设计第19-27页
    2.1 系统功能分析第19页
    2.2 系统框架结构第19-21页
        2.2.1 登陆模块和数据模块第19页
        2.2.2 智能决策模块第19-20页
        2.2.3 数据挖掘子模块第20-21页
        2.2.4 其它模块第21页
    2.3 知识库构建第21-25页
        2.3.1 PHEV 能量管理影响因素分析第21-23页
        2.3.2 知识库设计第23-25页
    2.4 数据库构建第25-26页
        2.4.1 发动机数据库第25页
        2.4.2 电动机数据库第25页
        2.4.3 电池数据库第25-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第3章 PHEV 能量管理系统推理机第27-38页
    3.1 PHEV 能量管理系统设计推理机结构模型第27-28页
    3.2 基于规则推理的 PHEV 能量管理设计第28-32页
        3.2.1 PHEV 能量管理知识分类第28-29页
        3.2.2 PHEV 能量管理策略知识的数据库表示第29-30页
        3.2.3 PHEV 能量管理的规则推理流程第30-32页
    3.3 基于事例推理的 PHEV 能量管理设计第32-37页
        3.3.1 PHEV 能量管理的事例推理流程第32-34页
        3.3.2 PHEV 能量管理事例表示第34页
        3.3.3 PHEV 能量管理设计的事例检索第34-37页
        3.3.4 PHEV 能量管理设计的事例修改第37页
    3.4 本章小结第37-38页
第4章 PHEV 能量管理系统设计中的数据挖掘第38-50页
    4.1 知识发现与数据挖掘第38-39页
        4.1.1 知识发现第38页
        4.1.2 数据挖掘第38-39页
        4.1.3 知识发现的过程第39页
    4.2 PHEV 能量管理动力总成的决策树数据挖掘第39-45页
        4.2.1 决策树构造算法第39-41页
        4.2.2 数据处理第41页
        4.2.3 决策树及其规则生成与表示第41-42页
        4.2.4 规则库(决策树)搜索策略第42-44页
        4.2.5 决策树搜索实例应用第44-45页
    4.3 PHEV 能量管理策略设计实例的神经网络数据挖掘第45-49页
        4.3.1 网络类型及结构第45页
        4.3.2 网络设计第45-46页
        4.3.3 网络计算第46-48页
        4.3.4 PHEV 能量管理实例特征属性权重第48-49页
    4.4 本章小结第49-50页
第5章 PHEV 能量管理智能决策支持系统的决策过程研究第50-65页
    5.1 PHEV 能量管理系统研究第50-55页
        5.1.1 PHEV 能量管理需要解决的问题第50-51页
        5.1.2 PHEV 驾驶模式第51-54页
        5.1.3 动力总成工作模式的选择及功率配策略第54-55页
    5.2 IDSS 决策过程第55-61页
    5.3 实例应用效果第61-63页
    5.4 本章小结第63-65页
第6章 PHEV 能量管理智能决策支持系统的实现与验证第65-72页
    6.1 PHEV 能量管理智能决策支持系统的实现第65页
    6.2 PHEV 能量管理智能决策支持系统的运行示例第65-70页
        6.2.1 基于 PHEV 能量管理知识的推理决策第65-68页
        6.2.2 基于事例推理的 PHEV 能量管理策略第68-70页
    6.3 仿真结果及分析第70-71页
    6.4 本章小结第71-72页
结论与展望第72-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-78页
附录 A 攻读硕士学位期间发表的论文第78页

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