| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-14页 |
| ·论文的研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·论文的研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 贝叶斯网络概述 | 第14-20页 |
| ·贝叶斯网络的定义 | 第14-15页 |
| ·贝叶斯网络的分类和应用 | 第15-16页 |
| ·贝叶斯网络应用于故障诊断的研究意义 | 第16-17页 |
| ·相关的概念和公式 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 贝叶斯网络的学习 | 第20-33页 |
| ·贝叶斯网络结构学习 | 第20-27页 |
| ·完备数据集下网络结构的学习算法 | 第20-26页 |
| ·评分函数 | 第21-23页 |
| ·搜索算法 | 第23-26页 |
| ·缺失数据集下网络结构的学习算法 | 第26-27页 |
| ·贝叶斯网络参数学习 | 第27-31页 |
| ·完备数据集下网络参数的学习算法 | 第27-30页 |
| ·最大似然参数学习法 | 第27-28页 |
| ·贝叶斯参数学习法 | 第28-30页 |
| ·缺失数据集下网络参数的学习算法 | 第30-31页 |
| ·贝叶斯网络的推理 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 贝叶斯网络的构造 | 第33-43页 |
| ·专家知识的应用 | 第33-36页 |
| ·从数据中学习贝叶斯网络 | 第36-41页 |
| ·相关算法介绍 | 第36-37页 |
| ·贝叶斯网络构造 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第5章 基于贝叶斯网络的油中溶解气体变压器故障诊断 | 第43-55页 |
| ·变压器故障类型与油中溶解气体含量的关系 | 第43-45页 |
| ·故障诊断步骤 | 第45-46页 |
| ·常用的油中溶解气体变压器故障诊断方法 | 第46-49页 |
| ·基于贝叶斯网络的变压器故障诊断 | 第49-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·论文总结 | 第55页 |
| ·论文展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第61页 |