| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-16页 |
| ·课题的目的和实用意义 | 第7-9页 |
| ·研究现状 | 第9-13页 |
| ·神经网络在故障诊断方面的研究现状 | 第9-10页 |
| ·专家系统在故障诊断方面的研究现状 | 第10-12页 |
| ·神经网络和专家系统的结合 | 第12-13页 |
| ·课题研究内容、方法 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·研究的方法 | 第13-14页 |
| ·课题研究的重点、难点 | 第14-15页 |
| ·课题研究的可行性 | 第15-16页 |
| 2 凝汽设备故障诊断系统的构成及其知识库的建立 | 第16-33页 |
| ·凝汽设备的作用及影响凝汽设备真空度的因素 | 第16-17页 |
| ·故障诊断系统的构成 | 第17-18页 |
| ·凝汽设备故障诊断系统知识库的建立 | 第18-31页 |
| ·凝汽设备故障知识分类及表示方法 | 第19-24页 |
| ·凝汽设备知识获取 | 第24-25页 |
| ·凝汽设备故障诊断知识库转化为数据库 | 第25-31页 |
| ·故障知识库管理 | 第31-33页 |
| 3 凝汽设备故障诊断的蚁群神经网络模型 | 第33-46页 |
| ·神经网络 | 第33-35页 |
| ·人工神经元 | 第33-34页 |
| ·神经网络 | 第34-35页 |
| ·蚁群神经网络 | 第35-38页 |
| ·蚁群优化算法 | 第35-36页 |
| ·基于蚁群算法的神经网络训练 | 第36-38页 |
| ·蚁群神经网络建模 | 第38-39页 |
| ·蚁群神经网络参数选取分析 | 第39-44页 |
| ·隐层节点个数 | 第40页 |
| ·信息素残留系数ρ | 第40-42页 |
| ·蚂蚁数量S | 第42-43页 |
| ·一周释放信息总量Q | 第43-44页 |
| ·蚁群神经网络与BP 神经网络、遗传神经网络的比较 | 第44-46页 |
| 4 凝汽设备故障诊断软件实现及其仿真 | 第46-55页 |
| ·故障诊断软件的设计方法 | 第46页 |
| ·系统编程语言 | 第46页 |
| ·数据库连接方法 | 第46页 |
| ·系统软件工作平台 | 第46页 |
| ·故障诊断的功能模块 | 第46-47页 |
| ·仿真实验 | 第47-52页 |
| ·故障诊断仿真实验流程 | 第47-49页 |
| ·样本提炼和样本训练 | 第49-50页 |
| ·故障诊断和解释 | 第50-52页 |
| ·诊断实例及对比 | 第52-55页 |
| 5 结论 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 | 第60页 |