基于神经网络的飞机故障诊断专家系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·本课题的研究背景 | 第7-8页 |
| ·本课题国内外的研究概况 | 第8-11页 |
| ·本课题的研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 基于规则的专家系统 | 第12-19页 |
| ·专家系统概述 | 第12-17页 |
| ·专家系统原理及特点 | 第13-16页 |
| ·专家系统开发工具 | 第16-17页 |
| ·基于规则的专家系统 | 第17-19页 |
| ·产生式专家系统 | 第17-18页 |
| ·基于规则的专家系统弱点 | 第18-19页 |
| 第三章 神经网络与 BP学习算法 | 第19-34页 |
| ·神经网络的定义 | 第19-26页 |
| ·人工神经网络的定义 | 第20-24页 |
| ·神经网络的学习 | 第24-26页 |
| ·BP学习算法 | 第26-34页 |
| ·网络学习算法 | 第26-31页 |
| ·应用问题 | 第31-34页 |
| 第四章 基于 BP网络的专家系统设计 | 第34-55页 |
| ·飞机故障诊断过程分析 | 第34-38页 |
| ·飞机故障来源 | 第34-35页 |
| ·故障诊断特点 | 第35-36页 |
| ·故障诊断流程 | 第36-38页 |
| ·系统的需求分析与设计 | 第38-40页 |
| ·需求分析 | 第38-39页 |
| ·需求分析设计思想 | 第39-40页 |
| ·系统的结构框架 | 第40-45页 |
| ·系统的功能分解 | 第40-42页 |
| ·主要功能模块 | 第42-44页 |
| ·系统结构框图 | 第44-45页 |
| ·系统的推理机制 | 第45-46页 |
| ·系统的知识库 | 第46-54页 |
| ·知识表示 | 第47-49页 |
| ·知识库设计 | 第49-51页 |
| ·知识获取 | 第51-54页 |
| ·系统的实现 | 第54-55页 |
| 第五章 PW4000发动机故障诊断实例 | 第55-62页 |
| ·故障模式分析 | 第55-57页 |
| ·故障数据采集 | 第55-56页 |
| ·故障模式分类和教师信号 | 第56-57页 |
| ·本实例的 NN模型 | 第57-61页 |
| ·网络模型 | 第57-59页 |
| ·实例在 MATLAB中的仿真 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 在校期间参加的科研项目及发表论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录 | 第67-70页 |
