摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-11页 |
第一章 绪论 | 第11-22页 |
·研究意义 | 第11-12页 |
·FDD技术中的基本概念、评价指标和研究内容 | 第12-14页 |
·基本概念 | 第12-13页 |
·评价指标 | 第13页 |
·研究内容 | 第13-14页 |
·FDD技术的发展与国内外研究现状 | 第14-20页 |
·基于解析模型的故障诊断方法 | 第14-15页 |
·基于信号处理的故障诊断方法 | 第15-17页 |
·基于知识的故障诊断方法 | 第17-20页 |
·论文主要创新及工作安排 | 第20-22页 |
第二章 粗糙集理论基础 | 第22-30页 |
·知识的概念和表示方法 | 第23-25页 |
·知识与不可分辨关系 | 第23-24页 |
·知识的表示方法 | 第24-25页 |
·决策信息表 | 第25-26页 |
·粗糙集的基本概念 | 第26-28页 |
·粗糙集的度量 | 第28-29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
第三章 属性约简 | 第30-48页 |
·决策规则 | 第30-32页 |
·基于粗糙集理论的属性约简 | 第32-36页 |
·一般方法的属性约简 | 第32-33页 |
·相对属性约简 | 第33-35页 |
·不完备信息表的补齐 | 第35-36页 |
·知识的依赖性 | 第36页 |
·属性的重要性 | 第36-38页 |
·决策规则的产生与确定性度量 | 第38-39页 |
·基于差别矩阵的属性约简 | 第39-47页 |
·差别矩阵的定义 | 第39-40页 |
·基于差别矩阵的属性约简算法 | 第40-43页 |
·改进算法 | 第43-44页 |
·对不相容决策表的差别矩阵定义修正与改进算法 | 第44-47页 |
·本章小结 | 第47-48页 |
第四章 人工神经网络理论及其网络构造 | 第48-54页 |
·BP神经网络 | 第48-50页 |
·BP算法的结构 | 第49页 |
·学习规则 | 第49-50页 |
·Elman神经网络 | 第50-52页 |
·神经网络在故障诊断中的局限性 | 第52-53页 |
·本章小结 | 第53-54页 |
第五章 机械故障诊断中的应用研究实例 | 第54-77页 |
·旋转机械故障诊断 | 第54-65页 |
·基于粗糙集理论的旋转机械故障诊断 | 第54-58页 |
·基于粗糙集理论和Elman神经网络的旋转机械故障诊断 | 第58-65页 |
·基于粗糙集-BP神经网络的轴承故障诊断 | 第65-76页 |
·本章小结 | 第76-77页 |
第六章 总结 | 第77-79页 |
·全文总结 | 第77页 |
·工作展望 | 第77-79页 |
参考文献 | 第79-83页 |
致谢 | 第83-84页 |
攻读硕士期间发表的论文 | 第84页 |