| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·发动机故障诊断技术的发展 | 第9-10页 |
| ·第一阶段（40 年代—60 年代初） | 第9页 |
| ·第二阶段（60 年代末-80 年代初） | 第9页 |
| ·第三阶段（80 年代末-现在） | 第9-10页 |
| ·汽车发动机故障诊断专家系统的研究现状和发展趋势 | 第10-11页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11页 |
| ·发展趋势 | 第11页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第11-13页 |
| 2 人工神经网络 | 第13-26页 |
| ·人工神经网络概述 | 第13-14页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第13页 |
| ·人工神经网络特性 | 第13-14页 |
| ·人工神经网络理论 | 第14-21页 |
| ·人工神经元模型 | 第14-18页 |
| ·神经元学习算法 | 第18-19页 |
| ·神经网络的连接模式 | 第19-21页 |
| ·BP 神经网络 | 第21-26页 |
| ·BP 神经网络概述 | 第21-22页 |
| ·BP 神经网络的学习算法 | 第22-25页 |
| ·BP 神经网络的优点 | 第25-26页 |
| 3 基于神经网络_诊断树的汽车发动机故障诊断模型 | 第26-39页 |
| ·汽车发动机故障诊断模型的诊断策略 | 第26页 |
| ·神经网络模块的设计 | 第26-32页 |
| ·建立神经网络模块的工具箱 | 第26-27页 |
| ·神经网络模块的诊断策略 | 第27-28页 |
| ·神经网络故障样本集的建立 | 第28-29页 |
| ·神经网络的建立与训练 | 第29-32页 |
| ·诊断树的设计 | 第32-36页 |
| ·诊断树（DT）的建立 | 第32页 |
| ·诊断树诊断策略 | 第32-33页 |
| ·诊断树的结构 | 第33-36页 |
| ·诊断树的优化 | 第36页 |
| ·汽车发动机故障诊断模型 | 第36-39页 |
| 4 发动机故障诊断专家系统的总体设计 | 第39-50页 |
| ·专家系统的体系结构及主界面 | 第39-40页 |
| ·专家系统的实现 | 第40-44页 |
| ·系统开发软件 | 第40-41页 |
| ·MATLAB 与java 接口的实现 | 第41-43页 |
| ·java 与MYSQL 接口的实现 | 第43-44页 |
| ·专家系统故障诊断过程的主界面 | 第44-49页 |
| ·专家系统的辅助功能 | 第49-50页 |
| 5 汽车发动机故障诊断专家系统的知识库的设计与实现 | 第50-59页 |
| ·专家系统知识库的设计 | 第50-51页 |
| ·专家系统知识库的建立 | 第50页 |
| ·专家系统的知识获取 | 第50-51页 |
| ·神经网络模块知识库的建立 | 第51-53页 |
| ·神经网络模块的知识表示 | 第51页 |
| ·神经网络模块知识库的结构 | 第51-53页 |
| ·神经网络模块的知识获取 | 第53-55页 |
| ·诊断树模块知识库知识表示及建立 | 第55-56页 |
| ·故障诊断知识表的创建 | 第55页 |
| ·故障症状表索引的应用 | 第55-56页 |
| ·诊断树知识的表示规则 | 第56页 |
| ·诊断树模块的知识获取 | 第56-58页 |
| ·专家系统知识库的维护 | 第58-59页 |
| 6 结论与展望 | 第59-60页 |
| ·结论 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 在读期间已发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 作者简历 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |