贝叶斯网络在起重机故障诊断中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·起重机故障诊断概述 | 第12-14页 |
| ·起重机故障诊断的重要意义 | 第12-13页 |
| ·起重机故障诊断国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·贝叶斯网络研究现状 | 第14-16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 起重机故障诊断及贝叶斯网络理论 | 第19-39页 |
| ·起重机故障诊断 | 第19-21页 |
| ·贝叶斯网络基本理论 | 第21-37页 |
| ·贝叶斯网络的概率论基础 | 第21页 |
| ·贝叶斯网络中的概率论知识 | 第21-22页 |
| ·概率推理介绍 | 第22-23页 |
| ·贝叶斯网络的定义 | 第23-25页 |
| ·贝叶斯网络推理 | 第25-36页 |
| ·贝叶斯网络学习 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 贝叶斯网络在起重机诊断系统中的应用 | 第39-47页 |
| ·采用贝叶斯网络后的起重机故障诊断系统概述 | 第39-41页 |
| ·采用贝叶斯网络后的系统体系结构 | 第39-40页 |
| ·采用贝叶斯网络后的系统诊断机制 | 第40-41页 |
| ·起重机贝叶斯网络诊断模型建立 | 第41-46页 |
| ·贝叶斯网络知识库的构建 | 第41-43页 |
| ·贝叶斯网络诊断模型的学习方法 | 第43-44页 |
| ·贝叶斯网络诊断模型的诊断 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 起重机贝叶斯网络故障诊断系统设计 | 第47-58页 |
| ·开发系统的选择及其简介 | 第47-48页 |
| ·操作系统 | 第47页 |
| ·开发工具的选择 | 第47页 |
| ·系统的数据库选择 | 第47-48页 |
| ·系统总体设计 | 第48-49页 |
| ·网络生成模块设计 | 第49-51页 |
| ·贝叶斯网络的表述 | 第49-50页 |
| ·有向无环图的构建 | 第50-51页 |
| ·推理模块设计 | 第51-53页 |
| ·推理机设计 | 第51-52页 |
| ·证据收集模块 | 第52-53页 |
| ·贝叶斯知识库管理模块设计 | 第53-54页 |
| ·贝叶斯参数学习模块设计 | 第54-55页 |
| ·贝叶斯诊断模型的应用与分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第64-65页 |
| 附录 B 攻读学位期间参与的科研项目 | 第65页 |
