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印刷机故障诊断专家系统的研究开发

中文摘要第1-3页
英文摘要第3-7页
第一章 绪论第7-11页
 1.1 故障诊断概述第7页
 1.2 故障诊断现状第7-8页
 1.3 故障诊断展望第8页
 1.4 印刷机故障诊断专家系统研究的必要性第8-9页
 1.5 本文主要内容第9-11页
第二章 印刷机故障模式分析第11-19页
 2.1 印刷机故障概论第11页
 2.2 故障树分析法第11-12页
 2.3 常见印刷机故障的故障树第12-18页
 2.4 小结第18-19页
第三章 系统运行环境、功能分解及软件实现简介第19-30页
 3.1 软件运行及开发环境的确定第19-21页
 3.2 系统各功能模块及软件实现简介第21-29页
  3.2.1 知识库浏览第21-24页
  3.2.2 知识库维护第24-26页
  3.2.3 系统学习第26页
  3.2.4 故障诊断第26-29页
  3.2.5 帮助系统第29页
 3.3 小结第29-30页
第四章 模糊故障诊断理论及实现第30-38页
 4.1 模糊故障诊断简介第30页
 4.2 模糊故障诊断理论第30-34页
  4.2.1 模糊诊断原理第30-31页
  4.2.2 模糊关系矩阵的建立第31页
  4.2.3 模糊算子简介第31-33页
  4.2.4 诊断原则简介第33-34页
 4.3 印刷机故障模糊诊断专家系统的建立第34-36页
  4.3.1 人机接口第34-35页
  4.3.2 知识获取机构第35页
  4.3.3 模糊知识库及其管理系统第35页
  4.3.4 模糊推理机第35页
  4.3.5 模糊数据库第35页
  4.3.6 解释机构第35-36页
 4.4 印刷机故障模糊诊断实例第36-37页
 4.5 小结第37-38页
第五章 神经网络故障诊断及实现第38-52页
 5.1 神经网络概述第38-39页
 5.2 神经网络基本原理第39-41页
  5.2.1 神经元理论模型第39-40页
  5.2.2 反向传播网络的基本特征第40-41页
 5.3 BP网络算法实现第41-44页
 5.4 神经网络技术诊断印刷机故障第44-50页
  5.4.1 神经网络结构的确定第44-47页
  5.4.2 神经网络专家系统知识库的组建第47页
  5.4.3 神经网络故障诊断专家系统推理机制第47-50页
 5.5 小结第50-52页
第六章 模糊神经网络故障诊断及实现第52-60页
 6.1 模糊神经网络故障诊断简介第52页
 6.2 模糊神经网络理论基础第52-55页
  6.2.1 模糊神经元第52-53页
  6.2.2 模糊神经网络第53-54页
  6.2.3 取大与积型模糊联想记忆网络的学习算法第54-55页
 6.3 模糊神经网络用于诊断印刷机故障第55-59页
  6.3.1 模糊神经网络结构的确定第55-57页
  6.3.2 模糊神经网络专家系统知识库的组建第57-59页
  6.3.3 模糊神经网络故障诊断第59页
 6.4 小结第59-60页
第七章 模糊Petri网故障诊断及推理算法第60-75页
 7.1 模糊Petri网知识表示第60-64页
  7.1.1 产生式规则表示法第60-61页
  7.1.2 模糊Petri网表示法第61-62页
  7.1.3 模糊Petri网表示模糊产生式规则第62-64页
 7.2 模糊Petri网故障诊断理论第64-66页
  7.2.1 模糊Petri网故障诊断理论基础第64-65页
  7.2.2 模糊Petri网故障诊断推理算法第65-66页
 7.3 模糊Petri网用于诊断印刷机故障第66-74页
  7.3.1 模糊产生式规则表示知识第66-69页
  7.3.2 模糊Petri网表示模糊产生式规则第69页
  7.3.3 模糊Petri网推理算法第69-74页
 7.4 小结第74-75页
第八章 结论第75-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-78页

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