| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势综述 | 第9-10页 |
| ·选题的背景及研究意义 | 第10-12页 |
| ·论文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 2 智能故障诊断系统概述 | 第13-21页 |
| ·专家系统概述 | 第13-17页 |
| ·专家系统的结构 | 第13-14页 |
| ·专家知识的获取途径 | 第14-15页 |
| ·诊断知识的组织与表达 | 第15-16页 |
| ·专家知识库中知识的管理 | 第16页 |
| ·专家系统面临的问题 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络概述 | 第17-21页 |
| ·神经网络的原理及特点 | 第17-18页 |
| ·BP神经网络模型 | 第18-21页 |
| 3 车站信号控制电路故障诊断专家系统的构建 | 第21-39页 |
| ·车站信号控制电路典型故障分类分析 | 第21-26页 |
| ·专家系统设计 | 第26-34页 |
| ·专家系统知识的获取 | 第26-30页 |
| ·专家系统的知识表示形式 | 第30-32页 |
| ·专家系统知识的存储 | 第32页 |
| ·专家系统故障推理方法的选择 | 第32-34页 |
| ·基于专家系统的车站信号控制电路故障诊断系统的实现 | 第34-38页 |
| ·人机交互界面的设计 | 第34-35页 |
| ·知识的获取和修改界面 | 第35-36页 |
| ·专家系统故障诊断实例分析 | 第36-38页 |
| ·专家系统故障诊断结果及分析 | 第38-39页 |
| 4 神经网络在车站信号控制电路故障诊断系统中的应用研究 | 第39-46页 |
| ·神经网络故障诊断系统结构设计 | 第39-40页 |
| ·神经网络的训练与仿真 | 第40-43页 |
| ·基于BP神经网络的故障诊断 | 第43-45页 |
| ·结果及分析 | 第45-46页 |
| 5 基于神经网络专家系统的车站信号控制电路故障诊断方法的研究 | 第46-56页 |
| ·采取神经网络与专家系统混合诊断方法的原因 | 第46页 |
| ·系统软件实现的关键技术 | 第46-48页 |
| ·系统的总体设计 | 第48-50页 |
| ·系统的结构设计 | 第48-49页 |
| ·知识库的建立 | 第49-50页 |
| ·推理机制和解释机制的建立 | 第50页 |
| ·系统的实现 | 第50-55页 |
| ·人机交互界面 | 第50页 |
| ·故障诊断界面 | 第50-52页 |
| ·故障诊断实例分析 | 第52-55页 |
| ·结果及分析 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第61页 |
