| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 图表清单 | 第8-9页 |
| 第一章绪论 | 第9-15页 |
| ·机械故障诊断技术概述 | 第9-10页 |
| ·机械故障诊断技术的意义及应用 | 第10-11页 |
| ·国内外机械故障诊断技术现状 | 第11-12页 |
| ·故障诊断技术所面临的挑战 | 第12-13页 |
| ·本文的内容及组织 | 第13-15页 |
| 第二章神经网络技术及其在故障诊断中的应用 | 第15-34页 |
| ·神经网络概述 | 第15-16页 |
| ·神经网络理论基础 | 第16-19页 |
| ·人工神经元模型 | 第16-18页 |
| ·神经元间的连接和激活函数 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络模型 | 第19-21页 |
| ·人工神经网络模型的分类 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络的学习规则 | 第20-21页 |
| ·BP 网络及其算法 | 第21-30页 |
| ·BP 网络模型 | 第21-22页 |
| ·BP 算法 | 第22-26页 |
| ·BP 算法中几个值得注意的问题 | 第26-27页 |
| ·BP 算法的学习过程及其流程图 | 第27-30页 |
| ·神经网络在故障诊断中的应用 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章基于案例推理技术 | 第34-43页 |
| ·基于案例推理概述 | 第34-35页 |
| ·基于案例推理的基本原理和方法 | 第35-36页 |
| ·案例推理方法的理论基础 | 第35页 |
| ·案例推理的一般工作流程 | 第35-36页 |
| ·基于案例推理的基本研究内容 | 第36-40页 |
| ·案例表示 | 第36-37页 |
| ·案例检索 | 第37-39页 |
| ·案例调整 | 第39-40页 |
| ·案例学习 | 第40页 |
| ·基于案例推理的特点和应用 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章故障诊断中的神经网络和基于案例推理的结合 | 第43-55页 |
| ·概述 | 第43-44页 |
| ·故障诊断的神经网络方法 | 第44-45页 |
| ·故障诊断的案例推理方法 | 第45-47页 |
| ·ANN 和CBR 的结合 | 第47页 |
| ·ANN－CBR 模型结构 | 第47-48页 |
| ·预分类人工神经网络模块 | 第48-50页 |
| ·CBR 模块 | 第50-53页 |
| ·故障案例的描述 | 第50-51页 |
| ·基于ANN 的案例索引的建立 | 第51-52页 |
| ·ANN 指导下的案例的检索和匹配 | 第52-53页 |
| ·模型结果修正及系统学习 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 ANN－CBR 模型用于FCCU 仿真系统 | 第55-65页 |
| ·FCCU 系统简介 | 第55-56页 |
| ·仿真数据的获取和预处理 | 第56-58页 |
| ·FCCU 的神经网络分类器 | 第58-59页 |
| ·FCCU 案例及其CBR 过程相关 | 第59-60页 |
| ·模型仿真的相关程序的编制 | 第60-63页 |
| ·仿真结果和讨论 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·本文总结 | 第65-66页 |
| ·进一步工作展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 在学期间研究成果 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |