| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·故障诊断技术 | 第11-13页 |
| ·故障修复技术 | 第13-15页 |
| ·作者主要工作 | 第15-16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 相关技术基础 | 第18-25页 |
| ·Multi-Agent 系统 | 第18-22页 |
| ·代理的核心特性 | 第18-19页 |
| ·智能代理及其分类 | 第19-21页 |
| ·Multi-Agent 系统的优势 | 第21-22页 |
| ·Multi-Agent 系统的体系结构 | 第22页 |
| ·故障诊断技术 | 第22-23页 |
| ·故障容错技术 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 融合仿生自主神经思想的 Multi-Agent 系统架构 | 第25-35页 |
| ·仿生自主神经系统架构概述 | 第25-26页 |
| ·仿生代理功能及模块设计 | 第26-28页 |
| ·神经元型代理 | 第26-27页 |
| ·轴突型代理 | 第27页 |
| ·周围神经型代理 | 第27-28页 |
| ·中枢神经代理 | 第28页 |
| ·结果导向的治疗和诊断思想 | 第28-34页 |
| ·结果导向的概念 | 第28-30页 |
| ·结果导向的诊断 | 第30-31页 |
| ·结果导向的治疗 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于 Multi-Agent 的混合诊断与自修复模型 | 第35-57页 |
| ·自主混合故障诊断算法 | 第35-37页 |
| ·自主修复算法 | 第37-38页 |
| ·故障诊断关键工具 | 第38-51页 |
| ·多值决策图 | 第38-40页 |
| ·朴素贝叶斯 | 第40-43页 |
| ·模糊逻辑 | 第43-45页 |
| ·神经网络 | 第45-49页 |
| ·支持向量机 | 第49-51页 |
| ·基于 Multi-Agent 的混合诊断与自修复实例 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 实验及分析 | 第57-64页 |
| ·实验目的 | 第57页 |
| ·实验环境设置 | 第57页 |
| ·实验准备工作 | 第57-58页 |
| ·研究结果分析 | 第58-63页 |
| ·架构可用性和有效性测试 | 第58-59页 |
| ·故障安全级别判断准确性测试 | 第59-60页 |
| ·神经元型代理的故障诊断与修复结果 | 第60-61页 |
| ·周围神经型代理的故障诊断与修复结果 | 第61-62页 |
| ·中枢神经型代理的故障诊断与修复结果 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-65页 |
| ·本文总结 | 第64页 |
| ·工作展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第69-70页 |
