| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·本文研究背景和意义 | 第7页 |
| ·装备车辆故障诊断的现状 | 第7-12页 |
| ·本文研究工作及章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 基于案例推理的装备车辆故障诊断系统 | 第13-29页 |
| ·案例推理理论的概述 | 第13-20页 |
| ·案例推理中案例的表示方法 | 第14-16页 |
| ·案例推理中案例的检索 | 第16-18页 |
| ·案例推理中案例改写和调整 | 第18-19页 |
| ·案例推理的维护技术 | 第19-20页 |
| ·基于案例推理的装备车辆故障诊断系统总体结构 | 第20-24页 |
| ·装备车辆故障诊断系统总体设计 | 第20-22页 |
| ·装备车辆故障诊断系统流程 | 第22-23页 |
| ·装备车辆故障诊断系统功能模型 | 第23-24页 |
| ·基于案例推理的装备车辆故障诊断功能模块实现 | 第24-27页 |
| ·用户管理模块实现 | 第24页 |
| ·故障诊断模块实现 | 第24-25页 |
| ·案例库管理模块实现 | 第25-26页 |
| ·系统帮助模块实现 | 第26-27页 |
| ·开发技术 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 装备车辆案例库的构建 | 第29-41页 |
| ·装备车辆故障知识分析 | 第29-34页 |
| ·装备车辆故障诊断 | 第29-30页 |
| ·装备车辆故障原因及症兆 | 第30-32页 |
| ·装备车辆故障的特点 | 第32页 |
| ·装备车辆故障知识获取 | 第32-34页 |
| ·装备车辆发动机故障特征的提取 | 第34-38页 |
| ·装备车辆发动机故障的案例描述 | 第38-40页 |
| ·装备车辆发动机的故障案例表示 | 第38页 |
| ·案例库的建立 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于近似向量法和k近邻法的装备车辆故障诊断 | 第41-53页 |
| ·概述 | 第41-42页 |
| ·基于近似向量法的装备车辆案例索引 | 第42-46页 |
| ·VA-File索引结构 | 第42-43页 |
| ·装备车辆VA-File索引建立 | 第43-46页 |
| ·基于VA-File和k近邻法的检索 | 第46-49页 |
| ·装备车辆案例相似性定义 | 第46-47页 |
| ·基于VA-File的K近邻搜索算法 | 第47页 |
| ·K近邻法 | 第47-48页 |
| ·基于VA-File和k近邻法的装备车辆故障诊断 | 第48-49页 |
| ·实验 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于B/S装备车辆故障的远程诊断系统设计 | 第53-61页 |
| ·远程故障诊断各模式及其特点 | 第53-55页 |
| ·B/S远程诊断模式及其关键技术 | 第55-58页 |
| ·B/S远程诊断模式 | 第55-56页 |
| ·B/S关键技术 | 第56-58页 |
| ·基于B/S装备车辆故障远程诊断系统 | 第58-60页 |
| ·装备车辆故障远程诊断系统结构 | 第58-59页 |
| ·装备车辆故障远程诊断系统功能模块 | 第59-60页 |
| ·本章小节 | 第60-61页 |
| 第六章 总结和展望 | 第61-63页 |
| ·论文内容总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者在攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第69页 |