| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·粗糙集理论研究动态 | 第13-15页 |
| ·故障诊断技术研究动态 | 第15-19页 |
| ·研究动态 | 第15-16页 |
| ·研究内容 | 第16-19页 |
| ·本文研究的主要内容及结构安排 | 第19-21页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第19-20页 |
| ·本文的结构安排 | 第20-21页 |
| 第二章 粗糙集基本理论 | 第21-43页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第21-34页 |
| ·知识与知识库 | 第22-23页 |
| ·不精确范畴,近似与粗糙集 | 第23-30页 |
| ·知识约简 | 第30-31页 |
| ·知识的依赖性 | 第31-33页 |
| ·知识表达系统 | 第33页 |
| ·决策表 | 第33-34页 |
| ·粗糙集模型 | 第34-42页 |
| ·信息系统和决策表 | 第34-35页 |
| ·简单分类 | 第35-36页 |
| ·支持子集 | 第36-37页 |
| ·决策属性的支持度 | 第37页 |
| ·交的计算 | 第37-38页 |
| ·多个条件的支持度 | 第38-39页 |
| ·函数的依赖 | 第39页 |
| ·恒等依赖 | 第39页 |
| ·重要性和核 | 第39-41页 |
| ·属性依赖性 | 第41页 |
| ·约简 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 BP神经网络介绍 | 第43-61页 |
| ·神经网络简介 | 第43-53页 |
| ·神经网络的发展历史和应用 | 第43-45页 |
| ·神经网络的基本概念 | 第45-53页 |
| ·BP网络介绍 | 第53-59页 |
| ·BP算法的原理 | 第53-54页 |
| ·BP网络的前馈计算 | 第54-56页 |
| ·BP网络权系数的调整规则 | 第56-58页 |
| ·BP网络学习算法的计算步骤 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第四章 电厂风机介绍 | 第61-66页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·风机介绍 | 第61-63页 |
| ·风机的分类 | 第61-62页 |
| ·离心式风机和轴流风机 | 第62-63页 |
| ·被诊断具体风机设备介绍 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 粗糙集理论结合神经网络在故障诊断中的应用 | 第66-89页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·故障诊断技术 | 第67-74页 |
| ·故障诊断基本定义及分类 | 第67-68页 |
| ·故障诊断方法 | 第68-73页 |
| ·故障诊断过程 | 第73-74页 |
| ·粗糙集约简与神经网络相结合在风机故障诊断中的应用 | 第74-88页 |
| ·风机的异常状态 | 第74-76页 |
| ·粗糙集约简与BP神经网络相结合 | 第76页 |
| ·故障诊断的具体过程分析 | 第76-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第六章 结论与展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第96页 |