| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 创新点摘要 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外发展现状 | 第11-14页 |
| ·储罐底板腐蚀声发射检测技术发展状态 | 第11-12页 |
| ·腐蚀状态预测评价方法 | 第12-13页 |
| ·智能评价技术及相关方法 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 储罐底板腐蚀贝叶斯网络智能评价模型的理论及算法 | 第16-31页 |
| ·贝叶斯网络的基本理论 | 第16-22页 |
| ·贝叶斯网络的定义 | 第16-17页 |
| ·贝叶斯网络学习 | 第17-21页 |
| ·贝叶斯网络推理算法 | 第21-22页 |
| ·遗传算法的基本理论 | 第22-27页 |
| ·遗传算法 | 第22-24页 |
| ·遗传算子的设计 | 第24-27页 |
| ·基于遗传算法储罐底板腐蚀贝叶斯网络模型设计 | 第27-30页 |
| ·贝叶斯网络评价模型建立的基本流程 | 第27-28页 |
| ·贝叶斯网络模型的结构学习设计 | 第28-30页 |
| ·贝叶斯网络的参数学习及推理方法设计 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于外观检查信息的储罐底板腐蚀状态贝叶斯网络评价模型 | 第31-54页 |
| ·基于外观检查信息的储罐底板腐蚀状态评价模型建立的基本流程 | 第31页 |
| ·储罐底板腐蚀状态外观检查因素的确定 | 第31-38页 |
| ·储罐底板腐蚀数据的预处理方法 | 第38-43页 |
| ·储罐底板腐蚀数据的相关性分析 | 第38-40页 |
| ·储罐底板腐蚀数据的离散化方法 | 第40-43页 |
| ·基于外观检查信息的储罐底板腐蚀贝叶斯网络评价模型的建立 | 第43-53页 |
| ·储罐底板腐蚀外观检查因素的预处理 | 第43-49页 |
| ·基于外观检查信息的储罐底板腐蚀状态评价模型的建立与评价 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于声发射信息的储罐底板腐蚀状态贝叶斯网络评价模型 | 第54-70页 |
| ·基于声发射信息储罐底板腐蚀状态评价模型建立的基本流程 | 第54页 |
| ·储罐底板腐蚀声发射因素的确定 | 第54-58页 |
| ·常压金属储罐底板声发射检测及评价方法 | 第54-56页 |
| ·声发射信号参数 | 第56-57页 |
| ·储罐底板腐蚀状态声发射因素的确定 | 第57-58页 |
| ·基于声发射信息的储罐底板腐蚀贝叶斯网络评价模型的建立 | 第58-67页 |
| ·储罐底板腐蚀声发射因素的预处理 | 第58-63页 |
| ·基于声发射信息的储罐底板腐蚀状态评价模型的建立与评价 | 第63-67页 |
| ·基于在线检测信息储罐底板腐蚀状态贝叶斯网络评价模型 | 第67-69页 |
| ·建立评价模型 | 第67-68页 |
| ·评价模型预测能力分析 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 结论和展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 发表文章目录 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 详细摘要 | 第81-94页 |
