汽车发动机故障诊断中不确定性问题的贝叶斯网络解法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·课题背景和意义 | 第12-13页 |
| ·课题背景 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13页 |
| ·汽车发动机故障诊断的研究现状 | 第13-16页 |
| ·汽车发动机故障诊断技术研究概述 | 第13-14页 |
| ·汽车发动机故障诊断中面临的不确定性问题 | 第14-15页 |
| ·贝叶斯网络在汽车发动机故障诊断中的研究现状 | 第15-16页 |
| ·智能故障诊断方法概述 | 第16-19页 |
| ·贝叶斯网络在故障诊断中的优势 | 第19-20页 |
| ·本文章节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 贝叶斯网络理论 | 第22-39页 |
| ·贝叶斯网络的发展及研究现状 | 第22-23页 |
| ·贝叶斯网络的基本理论 | 第23-26页 |
| ·基本定义和定理 | 第23-25页 |
| ·贝叶斯网络的图形描述 | 第25-26页 |
| ·贝叶斯网络的特征 | 第26-28页 |
| ·贝叶斯网络的学习 | 第28-30页 |
| ·贝叶斯网络的结构学习 | 第28-29页 |
| ·贝叶斯网络的参数学习 | 第29-30页 |
| ·贝叶斯网络推理 | 第30-38页 |
| ·精确推理算法 | 第31-37页 |
| ·近似推理算法 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于贝叶斯网络的汽车发动机故障诊断模型 | 第39-48页 |
| ·汽车发动机的组成原理 | 第39-40页 |
| ·故障诊断模型的建立 | 第40-43页 |
| ·贝叶斯网络的建模过程 | 第40-41页 |
| ·网络结构确定 | 第41-42页 |
| ·网络参数确定 | 第42-43页 |
| ·故障模式分析及故障诊断模型 | 第43-46页 |
| ·发动机启动困难诊断模型 | 第43-44页 |
| ·怠速不良诊断模型 | 第44-45页 |
| ·发动机过热诊断模型 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 改进的贝叶斯网络故障诊断算法 | 第48-57页 |
| ·分簇搜索算法思想 | 第48-50页 |
| ·分簇搜索算法的性能评价 | 第50-52页 |
| ·分簇算法的网络信息误差 | 第50-51页 |
| ·分簇算法的复杂度比较 | 第51-52页 |
| ·用于故障诊断的网络参数学习 | 第52-54页 |
| ·用于故障诊断的网络推理 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 故障诊断系统的设计与实现 | 第57-68页 |
| ·系统整体设计 | 第57-59页 |
| ·网络模型的设计与实现 | 第59-61页 |
| ·知识的获取与表达 | 第59-60页 |
| ·网络结构的判断 | 第60-61页 |
| ·诊断推理模块 | 第61-62页 |
| ·系统实现 | 第62-63页 |
| ·诊断实例分析 | 第63-66页 |
| ·结果与评价 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第74页 |
