车辆故障诊断专家系统的研究和设计
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·问题背景 | 第10页 |
| ·研究现状 | 第10-13页 |
| ·本文要解决的问题 | 第13-14页 |
| ·本文主要工作及研究路线 | 第14-16页 |
| ·本文主要工作 | 第14页 |
| ·本文技术路线 | 第14-16页 |
| 第二章 车辆故障诊断专家系统总体设计 | 第16-21页 |
| ·车辆故障分析 | 第16-18页 |
| ·车辆结构 | 第16页 |
| ·车辆故障症状分析 | 第16-17页 |
| ·车辆故障原因分析 | 第17-18页 |
| ·故障诊断专家系统总体结构、功能和关系设计 | 第18-19页 |
| ·车辆故障诊断专家系统方案的拟定 | 第19-21页 |
| 第三章 知识库的建立 | 第21-35页 |
| ·知识库的建立 | 第21-23页 |
| ·知识的分类 | 第21页 |
| ·知识表示依据 | 第21-23页 |
| ·事实的表示 | 第23-25页 |
| ·基于“对象-属性-值”的事实表示 | 第23-24页 |
| ·事实的数据库设计 | 第24-25页 |
| ·规则组表示车辆故障知识 | 第25-28页 |
| ·规则组的定义 | 第25-27页 |
| ·规则组表示的特点 | 第27页 |
| ·规则组知识的数据库设计 | 第27-28页 |
| ·扩展故障树表示车辆故障知识 | 第28-31页 |
| ·扩展故障树定义和构建 | 第28-30页 |
| ·扩展故障树知识的数据库设计 | 第30-31页 |
| ·知识库实例 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 知识获取 | 第35-51页 |
| ·知识获取设计 | 第35页 |
| ·基于粗糙集理论的规则架知识约简 | 第35-38页 |
| ·粗糙集的概念 | 第36页 |
| ·粗糙集的属性约简 | 第36-38页 |
| ·规则体知识求精 | 第38-46页 |
| ·初始规则体转化为初始神经网络 | 第39-41页 |
| ·训练初始神经网络 | 第41-43页 |
| ·网络剪枝 | 第43-45页 |
| ·规则抽取 | 第45-46页 |
| ·规则组知识求精实例 | 第46-50页 |
| ·粗糙集的规则架属性约简 | 第46-48页 |
| ·神经网络结构学习 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 推理机设计 | 第51-60页 |
| ·推理机的设计 | 第51-56页 |
| ·推理方案的设计 | 第51-52页 |
| ·推理算法及步骤 | 第52-54页 |
| ·规则组推理 | 第54-55页 |
| ·扩展故障树推理 | 第55-56页 |
| ·推理实例 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 车辆故障诊断专家系统实现 | 第60-77页 |
| ·系统概述 | 第60页 |
| ·系统结构 | 第60-61页 |
| ·开发工具选择 | 第61-63页 |
| ·编程语言选择 | 第61-62页 |
| ·数据库软件选择 | 第62-63页 |
| ·软件构架 | 第63-64页 |
| ·数据库设计 | 第64-65页 |
| ·主要功能模块实现 | 第65-77页 |
| ·系统主界面 | 第65-67页 |
| ·故障诊断界面 | 第67-71页 |
| ·知识学习界面 | 第71-73页 |
| ·知识管理界面 | 第73-74页 |
| ·其他辅助维修界面 | 第74-77页 |
| 第七章 结论 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及科研经历 | 第82页 |
