| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| ·电力系统故障诊断的目的与意义 | 第12-13页 |
| ·故障诊断方法的国内外研究现状 | 第13-19页 |
| ·专家系统(Expert System) | 第13-14页 |
| ·遗传算法(Genetic Algorithm) | 第14-15页 |
| ·人工神经网络(Artificial Neural Network) | 第15-16页 |
| ·Petri网络 | 第16页 |
| ·模糊理论(Fuzzy Theory) | 第16-17页 |
| ·粗糙集理论 | 第17-18页 |
| ·贝叶斯网络 | 第18页 |
| ·多代理系统 | 第18-19页 |
| ·评价算法优劣的标准 | 第19-20页 |
| ·本文的主要工作 | 第20-21页 |
| 第2章 粗糙集的基础理论 | 第21-33页 |
| ·粗糙集的产生与发展 | 第21-24页 |
| ·粗糙集基本概念 | 第24-32页 |
| ·粗糙集的研究对象 | 第24-25页 |
| ·知识的定义 | 第25-26页 |
| ·知识表达系统 | 第26页 |
| ·不可分辨关系和上、下近似集 | 第26-28页 |
| ·属性约简与核 | 第28-29页 |
| ·决策表属性约简算法 | 第29-32页 |
| ·粗糙集的相关软件——ROSETTA | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 贝叶斯网络和主观贝叶斯方法简介 | 第33-45页 |
| ·贝叶斯网络 | 第33-38页 |
| ·贝叶斯网络的产生和发展 | 第33-34页 |
| ·贝叶斯网络的基本概念 | 第34-36页 |
| ·贝叶斯网络建模 | 第36页 |
| ·贝叶斯网络推理 | 第36-38页 |
| ·主观贝叶斯方法 | 第38-43页 |
| ·主观贝叶斯方法的基本概念 | 第38-40页 |
| ·主观贝叶斯方法的推理计算 | 第40-42页 |
| ·主观贝叶斯方法的特点 | 第42-43页 |
| ·主观贝叶斯方法与贝叶斯网络的结合 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于粗糙集和贝叶斯网络的电力系统故障诊断 | 第45-63页 |
| ·基本思想 | 第45-46页 |
| ·故障诊断模型 | 第46-58页 |
| ·故障诊断决策表 | 第47页 |
| ·故障诊断决策表约简 | 第47-48页 |
| ·基于元件的故障诊断贝叶斯网络模型 | 第48-51页 |
| ·简化贝叶斯网络拓扑图 | 第51-52页 |
| ·基于主观贝叶斯方法的参数设置 | 第52-53页 |
| ·基于主观贝叶斯方法的推理计算 | 第53-58页 |
| ·算例分析 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 结论与展望 | 第63-64页 |
| 附录 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第72页 |