| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-28页 |
| ·课题概述 | 第12-13页 |
| ·设备诊断发展历史及研究内容 | 第13-16页 |
| ·智能诊断技术的研究现状 | 第16-19页 |
| ·自适应共振理论的研究现状 | 第19-21页 |
| ·混合智能诊断技术的研究现状 | 第21-24页 |
| ·课题提出及研究目的 | 第24-25页 |
| ·论文研究内容及安排 | 第25-28页 |
| 2 基于Yu的范数ART-Similarity无监督智能诊断方法的研究 | 第28-45页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·特征参数的抽取 | 第29-32页 |
| ·基于距离区分技术的特征参数选择 | 第32-35页 |
| ·Fuzzy ART的概述 | 第35-38页 |
| ·基于Yu的范数ART-Similarity的算法 | 第38-39页 |
| ·诊断模型 | 第39-40页 |
| ·仿真试验 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 3 基于改进Fuzzy ARTMAP有监督智能诊断方法的研究 | 第45-57页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·Fuzzy ARTMAP的原理 | 第45-48页 |
| ·改进的Fuzzy ARTMAP网络 | 第48-50页 |
| ·特征参数提取 | 第50-51页 |
| ·诊断系统 | 第51-52页 |
| ·仿真试验 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 4 基于特征域选择性集成的Fuzzy ARTMAP智能诊断方法的研究 | 第57-74页 |
| ·引言 | 第57-58页 |
| ·特征参数的抽取和选择 | 第58-63页 |
| ·选择性集成的Fuzzy ARTMAP智能诊断方法 | 第63-65页 |
| ·仿真试验 | 第65-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 5 基于加权的Fuzzy ARTMAP智能诊断方法的研究 | 第74-84页 |
| ·引言 | 第74页 |
| ·加权的Fuzzy ARTMAP | 第74-77页 |
| ·基于改进距离评估技术的特征选择和加权 | 第77-79页 |
| ·基于加权的Fuzzy ARTMAP的诊断系统 | 第79-80页 |
| ·仿真分析 | 第80-82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 6 基于Fuzzy ART&ARTMAP诊断及规则抽取的研究 | 第84-90页 |
| ·引言 | 第84页 |
| ·Fuzzy ARTMAP网络规则抽取 | 第84-86页 |
| ·Fuzzy ART&ARTMAP规则的建立 | 第86-87页 |
| ·仿真分析 | 第87-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 7 基于ART-RBF混合预测方法的研究 | 第90-104页 |
| ·引言 | 第90-91页 |
| ·基于ART-RBF的混合预测模型 | 第91-100页 |
| ·预测结果的评价方法 | 第100-101页 |
| ·仿真分析 | 第101-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 8 基于ART混合智能诊断方法在进给系统中的应用 | 第104-120页 |
| ·引言 | 第104页 |
| ·进给系统机械装备 | 第104-105页 |
| ·进给系统状态和性能监测分析 | 第105-119页 |
| ·本章小结 | 第119-120页 |
| 9 全文总结与展望 | 第120-123页 |
| ·全文总结 | 第120-121页 |
| ·研究展望 | 第121-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 参考文献 | 第124-135页 |
| 附录Ⅰ 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第135-136页 |
| 附录Ⅱ 实验装置实物图 | 第136-137页 |
| 附录Ⅲ 获奖证书 | 第137页 |
