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基于Web的高速列车故障诊断专家系统关键技术的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-12页
   ·本课题研究背景第9页
   ·国内外研究现状第9-10页
   ·本文主要研究内容和章节安排第10-12页
第二章 高速列车故障诊断相关理论第12-20页
   ·故障诊断理论第12页
   ·故障诊断方法第12-15页
     ·基于数学模型的故障诊断方法第13页
     ·基于人工智能的故障诊断方法第13-14页
     ·故障诊断方法选取原则第14-15页
   ·高速列车故障诊断系统需求第15-19页
     ·高速列车的关键技术第15-16页
     ·信号处理和数据采集第16-17页
     ·功能特点第17-18页
     ·主要任务第18-19页
 本章小结第19-20页
第三章 基于Web的故障诊断专家系统第20-33页
   ·专家系统理论第20-21页
   ·故障诊断专家系统模型第21-23页
   ·规则引擎第23-27页
     ·Jess规则引擎第23-24页
     ·Jess语言基础第24-25页
     ·Rete算法分析和改进第25-27页
   ·Web技术分析第27-32页
     ·Web技术简介第27-28页
     ·J2EE的分层思想第28-29页
     ·Struts 2框架简介第29-31页
     ·Java虚拟机环境下基于Web的故障诊断专家系统模型第31-32页
 本章小结第32-33页
第四章 基于Web的高速列车故障诊断专家系统关键技术第33-43页
   ·高速列车故障诊断系统的结构第33页
   ·系统知识库设计第33-37页
   ·系统推理机设计第37-39页
     ·推理机设计需求第37-38页
     ·推理控制策略第38-39页
   ·推理机实现关键技术第39-42页
 本章小结第42-43页
第五章 系统原型设计第43-53页
   ·系统开发平台第43页
   ·系统总体设计第43-46页
     ·系统需求第43页
     ·系统功能模块第43-44页
     ·系统模块分析第44页
     ·系统工作流程第44-46页
   ·数据库设计第46-48页
     ·数据库表设计第46-47页
     ·数据库连接第47-48页
   ·系统原型实现第48-52页
 本章小结第52-53页
第六章 总结与展望第53-54页
   ·总结第53页
   ·展望第53-54页
参考文献第54-56页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第56-57页
攻读硕士学位期间参加的科研项目第57-58页
致谢第58页

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