| 1．绪论 | 第1-23页 |
| 1．1 船舶电气设备概述 | 第9-17页 |
| 1．1．1 船舶自动化发展的过程 | 第9页 |
| 1．1．2 船舶自动化的近况 | 第9-10页 |
| 1．1．3 船舶电气新技术的发展 | 第10-15页 |
| 1．1．4 船舶电气技术发展趋势 | 第15-17页 |
| 1．2 船舶电气设备维修管理研究的内容 | 第17页 |
| 1．3 船舶维修管理技术的发展与现状 | 第17-20页 |
| 1．4 研究船舶电气设备状态维修方法的意义 | 第20-23页 |
| 2．船舶电气设备状态维修决策的方法 | 第23-30页 |
| 2．1 船舶电气设备状态维修的基本决策过程分析 | 第23-24页 |
| 2．1．1 状态评估 | 第23页 |
| 2．1．2 决策分析 | 第23-24页 |
| 2．2 船舶电气设备状态维修决策的方法 | 第24-29页 |
| 2．2．1 随机性决策 | 第24-25页 |
| 2．2．2 多阶段决策和序贯决策 | 第25页 |
| 2．2．3 模糊决策 | 第25-27页 |
| 2．2．4 多目标决策 | 第27-29页 |
| 2．2．5 灰色决策 | 第29页 |
| 2．3 船舶电气设备状态维修决策研究的思路 | 第29-30页 |
| 3．船舶电气设备健康状态评估的灰色聚类决策 | 第30-39页 |
| 3．1 灰色聚类 | 第30-34页 |
| 3．1．1 概述 | 第30-31页 |
| 3．1．2 灰色聚类的内容 | 第31-33页 |
| 3．1．3 灰色聚类决策 | 第33-34页 |
| 3．2 船舶电气设备状态评估的灰色聚类方法 | 第34-37页 |
| 3．2．1 电气设备状态的确定 | 第34-35页 |
| 3．2．2 白化权函数的确定 | 第35-36页 |
| 3．2．3 决策指标的确定 | 第36-37页 |
| 3．2．4 船舶电气设备状态评估的灰色聚类决策分析步骤 | 第37页 |
| 3．3 案例分析 | 第37-39页 |
| 4．基于模糊多属性决策的船舶电气设备状态维修决策方法的研究 | 第39-52页 |
| 4．1 模糊决策 | 第39-42页 |
| 4．1．1 概述 | 第39页 |
| 4．1．2 模糊决策的基本原理 | 第39-42页 |
| 4．2 船舶电气设备状态维修策略的模糊多属性决策的研究 | 第42-46页 |
| 4．2．1 模糊多属性决策的基本原理 | 第42-43页 |
| 4．2．2 模糊多属性决策 | 第43-46页 |
| 4．3 案例分析 | 第46-52页 |
| 5．基于模糊多属性群决策的船舶电气设备状态维修决策方法研究 | 第52-65页 |
| 5．1 模糊多属性群决策的基本原理 | 第52-53页 |
| 5．2 状态维修决策的模糊多属性群决策模型研究 | 第53-57页 |
| 5．2．1 模糊折衷型群决策算法 | 第53-55页 |
| 5．2．2 模糊加权平均型群决策算法 | 第55-57页 |
| 5．4 案例分析 | 第57-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-69页 |
