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贝叶斯网络维修决策系统的开发与应用研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-10页
第一章 绪论第10-19页
 §1.1 课题来源与意义第10-15页
  1.1.1 课题来源第10页
  1.1.2 故障诊断与维修决策技术面临的主要问题第10-12页
  1.1.3 常用故障诊断与维修决策方法第12-13页
  1.1.4 贝叶斯网络故障诊断与维修决策方法第13-15页
 §1.2 贝叶斯网络的应用现状第15-18页
  1.2.1 贝叶斯网络的发展第15-16页
  1.2.2 贝叶斯网络的应用现状第16-18页
 §1.3 论文组成第18-19页
第二章 贝叶斯网络理论基础第19-30页
 §2.1 贝叶斯网络的概率论基础第19-22页
  2.1.1 概率论的基本思想第19-21页
  2.1.2 概率推理第21-22页
 §2.2 贝叶斯网络定义第22-24页
 §2.3 贝叶斯网络推理算法第24-26页
  2.3.1 贝叶斯网络推理的主要算法第24-26页
  2.3.2 贝叶斯网络近似推理算法第26页
 §2.4 贝叶斯网络学习第26-30页
  2.4.1 学习贝叶斯网络的条件概率表第26-28页
  2.4.2 学习贝叶斯网络结构第28-30页
第三章 贝叶斯网络维修决策系统分析与设计第30-41页
 §3.1 故障诊断与维修决策问题描述第30-31页
 §3.2 诊断贝叶斯网络的表达方式和数学描述第31-35页
  3.2.1 诊断贝叶斯网络的表达方式第32页
  3.2.2 诊断贝叶斯网络的数学描述第32-35页
 §3.3 贝叶斯网络维修决策系统的功能分析第35-38页
  3.3.1 贝叶斯网络诊断模型的建造第36页
  3.3.2 基于贝叶斯网络诊断模型的推理与辅助维修决策第36-37页
  3.3.3 贝叶斯网络诊断模型的自学习第37-38页
 §3.4 贝叶斯网络维修决策系统的方案设计第38-40页
  3.4.1 系统的开发平台第38-39页
  3.4.2 系统的实现方案设计第39-40页
 §3.5 本章小结第40-41页
第四章 贝叶斯网络维修决策系统实现第41-57页
 §4.1 贝叶斯网络诊断模型的建造第41-49页
  4.1.1 诊断模型知识表达第41-43页
  4.1.2 诊断模型知识获取第43-47页
  4.1.3 诊断模型知识存储第47-49页
 §4.2 基于贝叶斯网络诊断模型的推理与辅助维修决策第49-53页
  4.2.1 基于贝叶斯网络诊断模型的概率推理第49-50页
  4.2.2 基于贝叶斯网络诊断模型的辅助维修决策第50-53页
 §4.3 贝叶斯网络诊断模型自学习第53-56页
  4.3.1 条件概率参数先验分布的确定第53-54页
  4.3.2 基于完整样本数据的自学习方法第54页
  4.3.3 基于不完整样本数据的自学习方法第54-56页
 §4.4 本章小结第56-57页
第五章 贝叶斯网络维修决策系统在二次电源维修中的应用第57-73页
 §5.1 直升机二次电源系统简介第57-58页
 §5.2 直升机二次电源故障特点分析第58-60页
 §5.3 便携式二次电源智能测试系统第60-66页
  5.3.1 系统总体结构第60-62页
  5.3.2 硬件结构第62页
  5.3.3 软件结构第62-64页
  5.3.4 在线故障诊断平台第64-66页
 §5.4 某型变流器的贝叶斯网络的辅助维修决策系统应用第66-72页
  5.4.1 变流器结构与工作原理第66-69页
  5.4.2 变流器贝叶斯网络诊断模型的建造第69-72页
  5.4.3 面向操作人员的辅助维修应用第72页
 §5.5 贝叶斯网络维修决策系统的应用情况第72页
 §5.6 本章小结第72-73页
第六章 总结与展望第73-75页
 §6.1 全文总结第73-74页
 §6.2 研究展望第74-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-81页
作者在攻读硕士学位期间取得的成果与发表的论文第81-82页
附录第82-86页

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