电子设备智能故障诊断系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·电子设备故障诊断技术的发展和现状 | 第11-16页 |
| ·电子设备故障定义及其分类 | 第11页 |
| ·常规电子设备故障诊断方法 | 第11-14页 |
| ·设备故障诊断方法的分类 | 第14-15页 |
| ·人工智能应用于电子设备故障诊断 | 第15-16页 |
| ·论文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章专家系统和智能故障诊断 | 第18-35页 |
| ·专家系统概述 | 第18-21页 |
| ·专家系统的发展过程 | 第18-19页 |
| ·专家系统的组成部分 | 第19-20页 |
| ·专家系统的特点 | 第20-21页 |
| ·专家系统的分类 | 第21页 |
| ·产生式专家系统 | 第21-28页 |
| ·产生式专家系统的组成部分 | 第22-24页 |
| ·产生式专家系统的推理方式 | 第24-25页 |
| ·Rete 快速匹配算法 | 第25-28页 |
| ·冲突解决方法 | 第28页 |
| ·CLIPS 专家系统语言 | 第28-34页 |
| ·CLIPS 的主要概念和语法 | 第29-30页 |
| ·举例说明 CLIPS 运用知识进行推理 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章模糊理论和智能故障诊断 | 第35-50页 |
| ·模糊理论进展概况 | 第35-36页 |
| ·模糊理论基础 | 第36-40页 |
| ·模糊性 | 第36页 |
| ·模糊集与隶属函数 | 第36-37页 |
| ·模糊集合的运算 | 第37-38页 |
| ·模糊关系和模糊变换 | 第38-39页 |
| ·模糊器和反模糊器 | 第39-40页 |
| ·模糊知识与模糊推理 | 第40-43页 |
| ·模糊知识的表示和匹配 | 第40-42页 |
| ·模糊推理 | 第42-43页 |
| ·模糊专家系统 | 第43-46页 |
| ·模糊专家系统的优点 | 第43页 |
| ·模糊专家系统的结构 | 第43-46页 |
| ·模糊理论在电子设备智能故障诊断中的应用 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章人工神经网络和智能故障诊断 | 第50-71页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第50-51页 |
| ·人工神经网络的结构及学习方法 | 第51-57页 |
| ·人工神经元的结构 | 第51页 |
| ·人工神经元传递函数的类型 | 第51-53页 |
| ·人工神经网络的拓扑结构 | 第53-55页 |
| ·人工神经网络的学习规则 | 第55-57页 |
| ·BP 网络的介绍及其改进 | 第57-67页 |
| ·BP 网络的介绍 | 第57-63页 |
| ·BP 网络的改进 | 第63-65页 |
| ·网络应用中的几个实际问题 | 第65-67页 |
| ·神经网络在电子设备智能故障诊断中的应用 | 第67-70页 |
| ·收音机前置低放模块电路原理 | 第67-68页 |
| ·神经网络样本数据的获取 | 第68-69页 |
| ·网络训练 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章收音机故障诊断实例 | 第71-79页 |
| ·电子设备智能故障诊断系统概述 | 第71-73页 |
| ·系统总体结构 | 第71-72页 |
| ·故障诊断流程 | 第72-73页 |
| ·收音机故障诊断实例 | 第73-77页 |
| ·收音机基本电路结构 | 第73页 |
| ·收音机故障模式分类 | 第73-74页 |
| ·应用诊断系统对收音机故障进行诊断 | 第74-77页 |
| ·根据诊断结果修改知识库 | 第77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 结论 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 作者简介 | 第87页 |
