神经网络与模糊逻辑协同在故障诊断中的应用
| 内容提要 | 第1-8页 |
| 第1章 序言 | 第8-17页 |
| ·故障诊断的基本概念与原理 | 第8-9页 |
| ·故障诊断发展的历史 | 第9-10页 |
| ·故障诊断的过程 | 第10-11页 |
| ·智能诊断方法的发展现状 | 第11-17页 |
| 第2章 建立RFIDS 可行性分析及解决方案 | 第17-25页 |
| ·回收装置工艺及生产控制简介 | 第17-18页 |
| ·建立RFIDS 的必要性 | 第18-20页 |
| ·建立RFIDS 具备的条件 | 第20-22页 |
| ·RFIDS 解决方案 | 第22-25页 |
| 第3章 基于NFC 的模糊神经网络理论 | 第25-38页 |
| ·模糊集合理论基础 | 第25-29页 |
| ·人工神经元模型 | 第29-30页 |
| ·模糊神经元模型 | 第30-32页 |
| ·NFC 协同机制 | 第32-33页 |
| ·NFC 典型的拓扑结构 | 第33-34页 |
| ·多重结构NFC 网络 | 第34-36页 |
| ·BP 学习算法 | 第36-38页 |
| 第4章 EGA-NFC-BP 混合学习算法 | 第38-51页 |
| ·NFC-BP 学习算法 | 第38-43页 |
| ·基于经验公式的EGA | 第43-48页 |
| ·EGA-NFC-BP 混合学习算法 | 第48-49页 |
| ·几种改进算法的仿真 | 第49-51页 |
| 第5章 RFIDS 设计与实现 | 第51-66页 |
| ·系统功能 | 第51页 |
| ·系统结构 | 第51-53页 |
| ·层次分类诊断模型 | 第53-54页 |
| ·多重结构NFC 网络设计 | 第54-57页 |
| ·面向对象类层次 | 第57-58页 |
| ·多线程的实现 | 第58-60页 |
| ·模糊规则与学习样本的组织 | 第60-62页 |
| ·学习参数的选定 | 第62-63页 |
| ·数据采集与推理诊断流程 | 第63-65页 |
| ·数据模式 | 第65页 |
| ·开发环境与软件 | 第65-66页 |
| 第6章 RFIDS 运行 | 第66-70页 |
| ·运行环境 | 第66页 |
| ·诊断程序运行界面 | 第66-68页 |
| ·诊断实例 | 第68-70页 |
| 第7章 总结 | 第70-75页 |
| ·本文所作主要工作 | 第70-71页 |
| ·本文主要创新点 | 第71-73页 |
| ·展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 附录1 RFIDS 学习样本 | 第79-82页 |
| 摘要 | 第82-84页 |
| ABSTRACT | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
