| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-24页 |
| 第1章 绪论 | 第24-38页 |
| ·选题背景和意义 | 第24-25页 |
| ·粒计算概述 | 第25-33页 |
| ·粒计算的起源 | 第26页 |
| ·粒计算的理论研究动态 | 第26-31页 |
| ·粒计算的应用研究动态 | 第31-33页 |
| ·人工神经网络概述 | 第33页 |
| ·故障诊断概述 | 第33-35页 |
| ·论文的主要创新性工作 | 第35-36页 |
| ·论文内容安排和组织结构 | 第36-38页 |
| 第2章 粒计算理论 | 第38-52页 |
| ·粒计算的基本概念与主要模型 | 第38-41页 |
| ·基本概念 | 第38-39页 |
| ·主要模型 | 第39-41页 |
| ·粗糙集理论的基本概念和关键内容 | 第41-48页 |
| ·基本概念 | 第41-45页 |
| ·关键内容 | 第45-48页 |
| ·二进制粒矩阵的相关概念 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第3章 粒计算的两个工程应用 | 第52-64页 |
| ·粒计算在火电厂单元机组过热器建模中的应用 | 第52-59页 |
| ·算法步骤及算例 | 第53-55页 |
| ·火电厂单元机组过热器的建模 | 第55-59页 |
| ·粒计算在倒立摆动态系统控制中的应用 | 第59-63页 |
| ·倒立摆系统的动力学模型 | 第59-61页 |
| ·基于粒度混合系统的倒立摆控制方法 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 基于二进制粒矩阵的属性约简算法 | 第64-80页 |
| ·算法描述 | 第64-69页 |
| ·算法步骤 | 第69-72页 |
| ·算例 | 第72-79页 |
| ·一致决策表算例 | 第72-76页 |
| ·不一致决策表算例 | 第76-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第5章 二进制粒神经网络分类器模型及算法研究 | 第80-94页 |
| ·粒神经网络的研究动态 | 第80-81页 |
| ·二进制粒神经网络（Binary Granular Neural Network, BGNN） | 第81-82页 |
| ·二进制粒神经网络分类器7 元组模型 | 第82-88页 |
| ·BGNNC 的定义 | 第82-84页 |
| ·定义特征选择过程R1 与设计特征选择算法A1 | 第84-88页 |
| ·算法流程图 | 第88页 |
| ·算法测试与结果分析 | 第88-93页 |
| ·实验数据集的描述 | 第89页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第89-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 第6章 BGNNC 算法在机械故障诊断中的应用 | 第94-114页 |
| ·机械故障诊断概述 | 第94-96页 |
| ·机械故障诊断基本概念和问题描述 | 第96-98页 |
| ·基本概念 | 第96-97页 |
| ·问题描述 | 第97-98页 |
| ·工程实例1 | 第98-102页 |
| ·内燃机故障描述 | 第98-99页 |
| ·基于BGNNC 的内燃机智能故障诊断步骤 | 第99-101页 |
| ·结果分析 | 第101-102页 |
| ·工程实例2 | 第102-113页 |
| ·滚动轴承故障描述 | 第102-105页 |
| ·基于BGNNC 的滚动轴承智能故障诊断步骤 | 第105-111页 |
| ·对比实验以及结果分析 | 第111-113页 |
| ·本章小结 | 第113-114页 |
| 第7章 总结与展望 | 第114-116页 |
| ·结论 | 第114-115页 |
| ·展望 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 | 第125-126页 |