火箭故检系统故障诊断专家系统设计与实现
| 第一章 绪论 | 第1-18页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·故障诊断技术的研究与发展 | 第10-12页 |
| ·从传统诊断方法到专家系统诊断方法 | 第10-11页 |
| ·故障诊断专家系统的研究与发展 | 第11页 |
| ·故障诊断方法的比较 | 第11-12页 |
| ·专家系统简介 | 第12-15页 |
| ·专家系统的特点 | 第13-14页 |
| ·专家系统的优缺点 | 第14-15页 |
| ·故障诊断专家系统的发展现状 | 第15-16页 |
| ·本文的研究内容和结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 故障诊断专家系统总体设计方案 | 第18-31页 |
| ·本系统的设计任务与实现的功能 | 第18-19页 |
| ·主要任务 | 第18页 |
| ·主要功能 | 第18-19页 |
| ·设计原则 | 第19页 |
| ·设计要求 | 第19-21页 |
| ·研究对象分析 | 第21-24页 |
| ·火箭故检系统介绍 | 第21-22页 |
| ·故检系统的故障模式 | 第22-24页 |
| ·总体设计思想 | 第24-29页 |
| ·运行环境 | 第24-25页 |
| ·总体结构 | 第25-26页 |
| ·功能模块 | 第26-28页 |
| ·故障诊断专家系统工作流程描述 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 故障诊断专家系统的知识处理 | 第31-47页 |
| ·知识获取 | 第31-34页 |
| ·现有的知识获取类型 | 第31-33页 |
| ·知识获取方式的比较 | 第33页 |
| ·本系统知识获取方式 | 第33-34页 |
| ·诊断知识的表示 | 第34-39页 |
| ·知识表示原则 | 第34-35页 |
| ·常用的知识表示方法 | 第35-36页 |
| ·决策树知识表示法与基于案例的知识表示法 | 第36-39页 |
| ·知识表示方法的比较 | 第39-40页 |
| ·运载火箭故障诊断专家系统的知识表示 | 第40页 |
| ·运载火箭故障诊断系统的知识库设计 | 第40-46页 |
| ·数据库在专家系统中的作用 | 第40-41页 |
| ·专家系统数据库的设计和组成 | 第41-43页 |
| ·知识在数据库中的表示和运用 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 故障诊断专家系统的推理机 | 第47-60页 |
| ·推理概述 | 第47-49页 |
| ·推理策略 | 第47-49页 |
| ·故障诊断专家系统的控制策略 | 第49-54页 |
| ·故障诊断专家系统的搜索策略 | 第50页 |
| ·基于条件熵最小的贪心(GREEDY)算法 | 第50-51页 |
| ·基于信息增益最大的搜索算法 | 第51-52页 |
| ·搜索算法的对比分析 | 第52-54页 |
| ·故障诊断专家系统的推理方式 | 第54-58页 |
| ·基于决策树的推理诊断 | 第54-55页 |
| ·基于案例的推理诊断 | 第55-56页 |
| ·决策树和案例二者结合的推理诊断 | 第56-58页 |
| ·系统推理机 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 故障诊断专家系统的实现 | 第60-72页 |
| ·故障诊断专家系统的学习机制 | 第60-62页 |
| ·学习机制概述 | 第60页 |
| ·故障诊断专家系统学习机制的实现方式 | 第60-61页 |
| ·故障诊断专家系统学习机制的设计 | 第61-62页 |
| ·运载火箭故障诊断专家系统的诊断知识的一致性维护 | 第62-63页 |
| ·故障诊断专家系统的人机界面 | 第63-65页 |
| ·人机界面概述 | 第63-64页 |
| ·故障诊断专家系统的人机界面 | 第64-65页 |
| ·运载火箭故障诊断专家系统的解释机制 | 第65-66页 |
| ·专家系统解释机制概述 | 第65-66页 |
| ·故障诊断专家系统的解释机制 | 第66页 |
| ·故障诊断专家系统工作过程 | 第66-69页 |
| ·故障诊断专家系统应用实例 | 第69-71页 |
| ·小结 | 第71-72页 |
| 总结与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 声明 | 第78页 |
