基于粗集方法的故障规则自动获取系统的研究与设计
| 第一章 概述 | 第1-16页 |
| ·课题的研究背景 | 第7-13页 |
| ·智能故障诊断技术 | 第7-9页 |
| ·故障诊断专家系统 | 第9-11页 |
| ·故障诊断专家系统的主要优缺点 | 第9-10页 |
| ·基于知识的故障诊断的发展方向 | 第10-11页 |
| ·粗集方法 | 第11-13页 |
| ·粗集及知识的表达 | 第11-12页 |
| ·粗集应用和发展前景 | 第12-13页 |
| ·课题概况 | 第13-16页 |
| ·课题的出发点 | 第13-15页 |
| ·课题研究内容和意义 | 第15-16页 |
| 第二章 故障规则自动获取系统的模型构建 | 第16-26页 |
| ·总体模型的构建 | 第16-20页 |
| ·可行性分析 | 第16-17页 |
| ·总体模型设计 | 第17-20页 |
| ·故障规则自动获取系统的模型设计 | 第20-25页 |
| ·对规则的定义 | 第20页 |
| ·系统结构图 | 第20-22页 |
| ·系统模型中的几个相关问题 | 第22页 |
| ·故障事例的完备性 | 第22页 |
| ·故障事例的可信度 | 第22页 |
| ·UML建模 | 第22-25页 |
| ·UML和Rational Rose介绍 | 第22-24页 |
| ·系统UML建模 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 故障事例的数据库表示 | 第26-39页 |
| ·粗集方法中的知识表示 | 第26-29页 |
| ·知识表示方法 | 第26-27页 |
| ·粗集知识表示法 | 第27-28页 |
| ·故障诊断知识的特点 | 第28-29页 |
| ·数据库型知识表示 | 第29-36页 |
| ·决策表 | 第29-30页 |
| ·关系型数据库粗集模型 | 第30-32页 |
| ·样本数据决策表的ODBC读取 | 第32-36页 |
| ·ODBC技术 | 第32页 |
| ·读取数据库中的数据表 | 第32-34页 |
| ·获取决策表数据 | 第34-35页 |
| ·输入决策表 | 第35-36页 |
| ·数据库型故障样本模型的实现 | 第36-38页 |
| ·决策表的类定义 | 第36页 |
| ·发动机故障样本数据库模型表示 | 第36-38页 |
| ·故障样本模型 | 第36-37页 |
| ·故障样本决策表的构建 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 故障规则的自动获取方法 | 第39-53页 |
| ·知识发现和常用知识发现方法 | 第39-40页 |
| ·基于粗集方法的故障规则获取 | 第40-41页 |
| ·故障决策表的动态约简 | 第41-47页 |
| ·动态约简方法 | 第41-44页 |
| ·条件属性的约简 | 第44-46页 |
| ·约简集合的过滤 | 第46-47页 |
| ·故障规则获取方法 | 第47-50页 |
| ·故障规则的定义 | 第47-48页 |
| ·故障规则类的定义 | 第48页 |
| ·故障规则的获取方法 | 第48-50页 |
| ·故障规则的评价 | 第50-52页 |
| ·故障数据的离散处理 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 系统的实现 | 第53-62页 |
| ·系统类图 | 第53-54页 |
| ·系统顺序图 | 第54-55页 |
| ·故障规则获取实例 | 第55-61页 |
| ·故障规则自动获取系统界面 | 第55-56页 |
| ·故障规则提取实例一及其分析 | 第56-60页 |
| ·规则提取过程 | 第56-58页 |
| ·故障规则提取结果分析 | 第58-60页 |
| ·故障规则提取实例二及其分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-65页 |
| ·工作总结 | 第62-63页 |
| ·今后的研究方向 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
