基于粗糙集的知识发现在故障诊断中的应用研究
| 声明 | 第1-4页 |
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·问题的提出 | 第9页 |
| ·知识发现 | 第9-10页 |
| ·粗糙集理论与知识发现 | 第10-12页 |
| ·粗糙集与其它知识发现方法比较 | 第10-11页 |
| ·基于RS的知识发现系统简介 | 第11-12页 |
| ·基于知识发现的故障诊断 | 第12-13页 |
| ·本文的研究内容与结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 粗糙集理论与应用 | 第14-23页 |
| ·粗糙集的基本概念 | 第14-18页 |
| ·等价关系与等价类 | 第14-15页 |
| ·粗糙集的基本概念 | 第15-18页 |
| ·粗糙集数据处理方法 | 第18-23页 |
| ·约简的基本概念 | 第18-19页 |
| ·规则的准确度和覆盖度 | 第19-20页 |
| ·规则获取 | 第20-22页 |
| ·规则修正 | 第22-23页 |
| 第三章 KDP结构与算法设计 | 第23-34页 |
| ·粗糙集数据处理的现有算法 | 第23-25页 |
| ·求等价关系 | 第23页 |
| ·上下近似 | 第23页 |
| ·属性重要性及核 | 第23-24页 |
| ·约简 | 第24-25页 |
| ·KDP系统构成 | 第25页 |
| ·KDP基本算法 | 第25-34页 |
| ·数据离散化 | 第26-27页 |
| ·数据编码 | 第27页 |
| ·不可分辨关系 | 第27页 |
| ·上、下近似集 | 第27-28页 |
| ·条件属性核值 | 第28页 |
| ·属性重要度 | 第28-29页 |
| ·初始熵和条件熵 | 第29页 |
| ·决策表冗余数据约简 | 第29-30页 |
| ·条件属性约简 | 第30-31页 |
| ·范畴约简 | 第31页 |
| ·决策规则 | 第31-32页 |
| ·最小决策规则 | 第32-34页 |
| 第四章 KDP平台的设计及应用 | 第34-48页 |
| ·KDP应用平台的功能设计 | 第34-38页 |
| ·RS函数含义及功能描述 | 第35-38页 |
| ·决策表文件读入 | 第38页 |
| ·参数设定 | 第38页 |
| ·KDP应用平台的界面结构设计 | 第38-41页 |
| ·图形界面设计工具GUIDE | 第38-40页 |
| ·MATLAB界面设计函数介绍 | 第40-41页 |
| ·KDP应用实例 | 第41-48页 |
| ·风机振动故障诊断 | 第41-43页 |
| ·柴油机供油系统故障诊断 | 第43-44页 |
| ·滚动轴承故障诊断系统 | 第44-45页 |
| ·水泥窑生产控制系统 | 第45-46页 |
| ·引擎故障诊断 | 第46-48页 |
| 第五章 基于ESTA的故障诊断系统 | 第48-62页 |
| ·Visual Prolog简介 | 第48页 |
| ·Visual Prolog语言与C\C++接口 | 第48-49页 |
| ·ESTA专家系统简介 | 第49-50页 |
| ·ESTA汉化应用研究 | 第50-52页 |
| ·ESTA汉化 | 第50-51页 |
| ·ESTA功能扩展 | 第51-52页 |
| ·基于ESTA的故障诊断系统的建立 | 第52-60页 |
| ·ESTA知识库组成 | 第52页 |
| ·汽车故障诊断 | 第52-55页 |
| ·旋转机械振动故障诊断 | 第55-60页 |
| ·KDP与ESTA的集成 | 第60-62页 |
| 第六章 结论与展望 | 第62-63页 |
| ·结论 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
