| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·故障诊断技术的发展及其意义 | 第9-11页 |
| ·故障诊断技术的发展历程 | 第9-10页 |
| ·故障诊断技术的意义 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘技术在故障诊断中的应用与发展趋势 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘与故障诊断 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘在故障诊断领域中的发展及现状 | 第12页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 故障诊断技术与数据挖掘技术 | 第14-22页 |
| ·故障诊断技术简介 | 第14-18页 |
| ·设备系统故障及故障诊断 | 第14页 |
| ·现代故障诊断技术 | 第14-16页 |
| ·基于知识的故障诊断方法 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘技术简介 | 第18-21页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘方法分类 | 第19页 |
| ·知识发现的过程 | 第19-21页 |
| ·故障诊断中的数据挖掘技术 | 第21-22页 |
| 第三章 模糊关联规则算法在故障诊断中的应用 | 第22-33页 |
| ·聚类方法在数据离散化中的应用 | 第22-27页 |
| ·区间划分方法 | 第22-23页 |
| ·聚类方法 | 第23-24页 |
| ·竞争凝聚算法 | 第24-25页 |
| ·竞争凝聚算法在数据离散化中的应用 | 第25-27页 |
| ·关联规则方法介绍 | 第27-31页 |
| ·关联规则的定义 | 第27-28页 |
| ·经典关联规则算法 | 第28-29页 |
| ·模糊关联规则算法 | 第29-31页 |
| ·模糊关联规则算法在故障诊断中的应用 | 第31-33页 |
| 第四章 决策树算法在故障诊断中的应用 | 第33-41页 |
| ·决策树算法简介 | 第33页 |
| ·经典的决策树算法介绍 | 第33-35页 |
| ·蚁群算法对决策树算法的改进 | 第35-39页 |
| ·蚁群优化算法 | 第35-37页 |
| ·使用蚁群算法构建分类 | 第37-38页 |
| ·构建分类实现过程 | 第38-39页 |
| ·改进的决策树算法在故障诊断中的应用 | 第39-41页 |
| ·实例分析 | 第39-40页 |
| ·蚁群决策算法与经典决策树算法的对比 | 第40-41页 |
| 第五章 基于数据挖掘的故障诊断系统 | 第41-52页 |
| ·数据挖掘故障诊断系统的框架设计 | 第41-42页 |
| ·应用 SQLServer2000 建立过程历史数据库 | 第42页 |
| ·应用MATLAB GUI 实现系统功能 | 第42-47页 |
| ·MATLAB GUI 简介 | 第42-43页 |
| ·MATLAB 中的Database 工具箱 | 第43页 |
| ·故障诊断系统的构成 | 第43-47页 |
| ·应用实例分析 | 第47-52页 |
| 第六章 结论与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |