| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容及论文结构 | 第12-14页 |
| 第2章 ZPW-2000K轨道电路及贝叶斯网络 | 第14-24页 |
| 2.1 ZPW-2000K无绝缘轨道电路介绍 | 第14-16页 |
| 2.1.1 系统概述 | 第14-16页 |
| 2.1.2 系统原理 | 第16页 |
| 2.2 贝叶斯网络 | 第16-21页 |
| 2.2.1 贝叶斯网络概述 | 第16-17页 |
| 2.2.2 贝叶斯网络的学习 | 第17-19页 |
| 2.2.3 贝叶斯网络的推理 | 第19-21页 |
| 2.3 ZPW-2000K故障的不确定性研究 | 第21-23页 |
| 2.3.1 信息的不确定性 | 第21页 |
| 2.3.2 ZPW-2000K故障的不确定性 | 第21-22页 |
| 2.3.3 贝叶斯网络方法处理不确定性问题的优势 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于贝叶斯网络的ZPW-2000K故障诊断方法研究 | 第24-41页 |
| 3.1 ZPW-2000K故障数据的获取 | 第25-27页 |
| 3.1.1 历史报警信息表 | 第25页 |
| 3.1.2 记录表 | 第25页 |
| 3.1.3 故障数据的提炼 | 第25-27页 |
| 3.2 ZPW-2000K贝叶斯网络模型的构建 | 第27-34页 |
| 3.2.1 基于专家知识的贝叶斯网络 | 第27-29页 |
| 3.2.2 基于SEM算法的贝叶斯网络 | 第29-33页 |
| 3.2.3 最优的贝叶斯网络 | 第33-34页 |
| 3.3 参数学习 | 第34-39页 |
| 3.4 最优贝叶斯网络的推理 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 ZPW-2000K无绝缘轨道电路故障诊断系统的设计 | 第41-47页 |
| 4.1 整体方案设计 | 第41-42页 |
| 4.2 用户交互层 | 第42-43页 |
| 4.3 数据处理层 | 第43-44页 |
| 4.4 数据存储层 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于贝叶斯网络的ZPW-2000K无绝缘轨道电路故障诊断系统的实现 | 第47-63页 |
| 5.1 开发环境与工具介绍 | 第47页 |
| 5.2 MATLAB与C++混合编程的实现 | 第47-49页 |
| 5.3 系统功能模块 | 第49-60页 |
| 5.3.1 登录模块 | 第52-54页 |
| 5.3.2 训练样本模块 | 第54页 |
| 5.3.3 故障诊断模块 | 第54-56页 |
| 5.3.4 故障查询模块 | 第56-59页 |
| 5.3.5 故障添加模块 | 第59-60页 |
| 5.4 ZPW-2000K无绝缘轨道电路故障诊断及测试 | 第60-62页 |
| 5.4.1 故障诊断 | 第60-62页 |
| 5.4.2 系统测试 | 第62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第70页 |
