基于数据挖掘的机电设备维修决策方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究课题的背景与来源 | 第7-8页 |
| ·机电设备可靠性维修国内外发展现状 | 第8-12页 |
| ·国外机电设备可靠性维护发展现状 | 第10-12页 |
| ·国内机电设备可靠性维护发展现状 | 第12页 |
| ·论文框架和研究内容及方法 | 第12-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 机电设备可靠性模型 | 第15-23页 |
| ·机电设备可靠性评价 | 第15-17页 |
| ·机电设备平均故障间隔时间 | 第16页 |
| ·机电设备故障平均修理时间 | 第16-17页 |
| ·可靠性分布函数 | 第17-19页 |
| ·指数分布 | 第17-18页 |
| ·正态分布 | 第18页 |
| ·威布尔分布 | 第18-19页 |
| ·参数估计与假设检验 | 第19-22页 |
| ·非参数检验 | 第19-20页 |
| ·单样本χ2拟合优度检验 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 机电设备可靠性计算 | 第23-36页 |
| ·遗传算法 | 第23-28页 |
| ·遗传算法的简介 | 第23-25页 |
| ·遗传算法的构成要素 | 第25-27页 |
| ·基本遗传算法的实现步骤 | 第27-28页 |
| ·两参数威布尔函数的拟合 | 第28-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 机电设备大修理人工神经网络判定 | 第36-49页 |
| ·机电设备大修理计划 | 第36页 |
| ·机电设备各项经济技术指标 | 第36-40页 |
| ·BP 神经网络对机电设备状态智能判别 | 第40-48页 |
| ·BP 神经网络 | 第41-46页 |
| ·BP 网络的设计与计算 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 机电设备大修理计划的决策 | 第49-57页 |
| ·机电设备大修理计划决策目标 | 第49-51页 |
| ·多目标优化方法 | 第51-53页 |
| ·多目标遗传学算法求解 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-58页 |
| ·总结 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第61-64页 |
| 上海交通大学学位论文答辩决议书 | 第64页 |
