| 致谢 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究目标及意义 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第16-18页 |
| 2 国内外研究现状及分析 | 第18-30页 |
| 2.1 机器学习在设备故障识别中的研究分析 | 第18-19页 |
| 2.2 机器学习在文本信息处理中的研究分析 | 第19-21页 |
| 2.3 文本信息处理方法研究 | 第21-24页 |
| 2.3.1 文本分词方法研究现状 | 第21-23页 |
| 2.3.2 特征词提取方法研究现状 | 第23-24页 |
| 2.4 关联规则算法的研究现状 | 第24-26页 |
| 2.5 故障识别算法的研究现状 | 第26-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-30页 |
| 3 设备故障信息特征词提取方法研究 | 第30-44页 |
| 3.1 设备故障数据信息特征分析 | 第30-32页 |
| 3.1.1 故障信息特征分析 | 第30-31页 |
| 3.1.2 故障信息预处理 | 第31-32页 |
| 3.2 基于改进的N-Gram算法的故障信息特征词提取 | 第32-38页 |
| 3.2.1 N-Gram算法 | 第32-33页 |
| 3.2.2 文本信息词频字典获取 | 第33-34页 |
| 3.2.3 基于N-Gram的改进算法 | 第34-38页 |
| 3.3 实例分析 | 第38-42页 |
| 3.3.1 设备故障信息词频字典 | 第38-39页 |
| 3.3.2 牵引系统故障信息特征词提取 | 第39-41页 |
| 3.3.3 设备故障信息特征词提取结果与分析 | 第41-42页 |
| 3.4 本章总结 | 第42-44页 |
| 4 设备关联失效规则算法分析与研究 | 第44-64页 |
| 4.1 关联失效分析基本理论 | 第44-45页 |
| 4.2 改进的Apriori算法 | 第45-48页 |
| 4.2.1 Apriori算法基础理论 | 第45页 |
| 4.2.2 Apriori算法存在的问题 | 第45-46页 |
| 4.2.3 改进的Apriori算法改进思想 | 第46-47页 |
| 4.2.4 改进的Apriori算法的具体描述 | 第47页 |
| 4.2.5 改进的Apriori算法的实现 | 第47-48页 |
| 4.3 改进的FP-Growth算法 | 第48-56页 |
| 4.3.1 FP-Growth算法基础理论 | 第48-49页 |
| 4.3.2 FP-Growth算法的具体流程 | 第49-52页 |
| 4.3.3 FP-Growth算法的改进思想 | 第52页 |
| 4.3.4 改进的FP-Growth算法的实现 | 第52-54页 |
| 4.3.5 改进的FP-Growth算法与改进的Apriori算法相比较 | 第54-56页 |
| 4.4 基于改进的FP-Growth算法的关联失效模型的构建 | 第56-58页 |
| 4.4.1 设备关联失效规则提取分析 | 第56-57页 |
| 4.4.2 系统失效关系模型的构建 | 第57-58页 |
| 4.5 实例分析 | 第58-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 5 基于模糊故障Petri网的故障识别方法研究 | 第64-84页 |
| 5.1 模糊故障Petri网模型的理论基础 | 第64-67页 |
| 5.1.1 模糊故障Petri网模型的相关理论基础 | 第64-66页 |
| 5.1.2 传统Petri网描述故障诊断中的问题 | 第66-67页 |
| 5.2 模糊故障Petri网模型研究 | 第67-73页 |
| 5.2.1 模糊故障Petri网的定义 | 第68-69页 |
| 5.2.2 模糊故障Petri网推理描述 | 第69-73页 |
| 5.3 基于模糊故障Petri网络模型的故障传播分析 | 第73-77页 |
| 5.3.1 正向推理算法 | 第74-75页 |
| 5.3.2 反向推理算法 | 第75-77页 |
| 5.4 模糊故障Petri网的设备故障识别分析 | 第77-82页 |
| 5.4.1 模糊故障Petri网模型建立 | 第77-79页 |
| 5.4.2 故障识别推理算法分析 | 第79-82页 |
| 5.5 本章小结 | 第82-84页 |
| 6 故障识别系统设计与实现 | 第84-104页 |
| 6.1 需求分析 | 第84-86页 |
| 6.1.1 数据来源 | 第84-85页 |
| 6.1.2 系统功能需求 | 第85页 |
| 6.1.3 系统其他需求 | 第85-86页 |
| 6.2 系统设计 | 第86-95页 |
| 6.2.1 系统逻辑设计 | 第86-88页 |
| 6.2.2 物理结构设计 | 第88-89页 |
| 6.2.3 系统主要功能设计 | 第89-90页 |
| 6.2.4 数据库设计 | 第90-95页 |
| 6.3 牵引系统的故障识别系统的实现 | 第95-103页 |
| 6.3.1 牵引系统故障信息特征词提取算法的系统实现 | 第95-96页 |
| 6.3.2 牵引系统设备关联规则提取算法的系统实现 | 第96-99页 |
| 6.3.3 牵引系统的设备故障诊断的系统实现 | 第99-103页 |
| 6.4 本章小结 | 第103-104页 |
| 7 结论与展望 | 第104-106页 |
| 7.1 结论 | 第104-105页 |
| 7.2 展望 | 第105-106页 |
| 参考文献 | 第106-112页 |
| 附录A | 第112-118页 |
| 作者简历 | 第118-122页 |
| 学位论文数据集 | 第122页 |
