| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第13页 |
| ·贝叶斯网络灵敏性分析及其研究现状 | 第13-15页 |
| ·贝叶斯网络灵敏性分析简介 | 第13-15页 |
| ·贝叶斯网络灵敏性分析研究现状 | 第15页 |
| ·复杂系统故障诊断及其研究现状 | 第15-17页 |
| ·系统可靠性与故障诊断 | 第15-16页 |
| ·故障诊断研究现状 | 第16-17页 |
| ·课题来源和本文组织内容 | 第17-19页 |
| ·课题来源 | 第17页 |
| ·本文的内容 | 第17-19页 |
| 第二章 贝叶斯网络灵敏性分析及其基本理论 | 第19-29页 |
| ·贝叶斯网络基本理论 | 第19-22页 |
| ·贝叶斯网络特征 | 第19页 |
| ·贝叶斯网络常用公式 | 第19-20页 |
| ·静态贝叶斯网络 | 第20页 |
| ·动态贝叶斯网络 | 第20-21页 |
| ·贝叶斯网络的条件独立性 | 第21-22页 |
| ·贝叶斯网络灵敏性函数 | 第22-23页 |
| ·灵敏性函数的计算 | 第23-28页 |
| ·联合树算法 | 第23-25页 |
| ·静态贝叶斯网络灵敏性函数的方法 | 第25-26页 |
| ·隐马尔科夫模型(HMMs) | 第26页 |
| ·HMMs 的灵敏性函数计算 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于 FF 算法的动态贝叶斯网络灵敏性分析方法 | 第29-40页 |
| ·动态贝叶斯网络的灵敏性函数 | 第29-30页 |
| ·FF 推理算法 | 第30-31页 |
| ·FF 算法描述 | 第30-31页 |
| ·FF 算法的信息传播过程 | 第31页 |
| ·SA_FF 算法 | 第31-35页 |
| ·SA_FF 算法描述 | 第32-33页 |
| ·SA_FF 算法流程 | 第33-34页 |
| ·SA_FF 算法误差分析 | 第34页 |
| ·SA_FF 算法时间复杂性分析 | 第34-35页 |
| ·SA_FF 算法用于求解动态贝叶斯网络灵敏性函数 | 第35-38页 |
| ·SA_FF 算法在 HMMs 中的应用 | 第35-36页 |
| ·SA_FF 算法求解一般形式 DBNs 的灵敏性函数 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于贝叶斯网络灵敏性分析的复杂系统故障诊断方法 | 第40-51页 |
| ·贝叶斯网络故障诊断基本原理 | 第40-41页 |
| ·故障诊断基本推理 | 第40页 |
| ·贝叶斯网络结点灵敏度 | 第40-41页 |
| ·DFS 算法与 DFC 算法 | 第41页 |
| ·SA_FD 算法 | 第41-46页 |
| ·故障诊断网络 | 第42-43页 |
| ·SA_FD 算法的基本思想 | 第43页 |
| ·故障诊断中结点灵敏度 | 第43-44页 |
| ·诊断异常结点 | 第44-45页 |
| ·诊断故障结点 | 第45页 |
| ·SA_FD 算法流程 | 第45页 |
| ·SA_FD 算法的时间复杂度分析 | 第45-46页 |
| ·实验 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-52页 |
| ·本文的主要工作 | 第51页 |
| ·下一步的工作 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 读硕士期间主要科研工作和成果 | 第56-57页 |
