| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题的研究背景 | 第10-12页 |
| ·故障诊断的发展背景 | 第10-11页 |
| ·故障诊断技术的发展过程及现状 | 第11-12页 |
| ·课题的研究意义 | 第12页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 神经网络理论及BP神经网络 | 第14-34页 |
| ·人工神经网络发展历程及特点 | 第14-15页 |
| ·神经元理论 | 第15-18页 |
| ·生物神经元 | 第15-16页 |
| ·人工神经元 | 第16-18页 |
| ·神经网络基本理论 | 第18-24页 |
| ·神经网络组成 | 第18-19页 |
| ·神经网络的互联模式 | 第19-21页 |
| ·神经网络的学习算法 | 第21-24页 |
| ·BP神经网络 | 第24-34页 |
| ·BP(Back-propagation)网络模型与结构 | 第24-26页 |
| ·BP神经网络学习规则 | 第26-31页 |
| ·BP神经网络设计方法 | 第31-34页 |
| 第3章 模糊理论及模糊神经网络 | 第34-52页 |
| ·模糊数学 | 第34-37页 |
| ·模糊集合的基本概念 | 第37-39页 |
| ·模糊集合的隶属函数 | 第39-44页 |
| ·模糊系统与神经网络的结合 | 第44-52页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·模糊系统与神经网络结合的可能性 | 第45-47页 |
| ·模糊系统与神经网络结合的形态 | 第47-51页 |
| ·本论文所选的模型 | 第51-52页 |
| 第4章 船舶柴油机故障诊断的仿真研究 | 第52-65页 |
| ·仿真工具MATLAB简介 | 第52-53页 |
| ·模糊神经网络程序设计的Matlab实现 | 第53-56页 |
| ·船舶柴油机故障诊断实例仿真 | 第56-60页 |
| ·参数选取以及诊断系统模型的建立 | 第56-58页 |
| ·诊断系统模型的仿真测试 | 第58-60页 |
| ·船舶柴油机故障诊断仿真比较研究 | 第60-65页 |
| ·与不经模糊量化的仿真比较 | 第60-62页 |
| ·与传统的训练函数Traingd仿真比较 | 第62-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65-66页 |
| ·不足与展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 研究生履历 | 第72页 |