| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·选题的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·汽车电控发电机故障诊断的历史与发展 | 第9-11页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| 第二章 汽车发动机电控系统 | 第12-22页 |
| ·汽车电控发动机的基本组成及各部分的作用 | 第12-17页 |
| ·电控发动机几种典型故障及引起的原因 | 第17-22页 |
| 第三章 汽车发动机故障诊断专家系统概述 | 第22-28页 |
| ·专家系统结构 | 第23-25页 |
| ·建立专家系统的步骤 | 第25-28页 |
| 第四章 基于神经网络的电控汽油机故障诊断 | 第28-40页 |
| ·人工神经网络的概念 | 第28-29页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第29-30页 |
| ·BP神经网络理论 | 第30-36页 |
| ·BP神经网络的结构及原理 | 第30-33页 |
| ·BP神经网络学习算法可能存在的问题及其改进方法 | 第33-36页 |
| ·基于BP神经网络的建立及其故障诊断 | 第36-40页 |
| ·基于BP神经网络的汽车发动机故障诊断系统的建立及仿真 | 第36-38页 |
| ·应用训练好的BP神经网络进行汽车发动机的故障诊断 | 第38-40页 |
| 第五章 神经网络专家系统的设计 | 第40-50页 |
| ·神经网络与专家系统的相结合 | 第40-42页 |
| ·专家系统存在的缺陷 | 第40-41页 |
| ·神经网络与专家系统的区别 | 第41页 |
| ·神经网络与专家系统间的互补 | 第41-42页 |
| ·神经网络专家系统的基本理论 | 第42-44页 |
| ·神经网络专家系统原理 | 第42-43页 |
| ·神经网络专家系统的特点 | 第43页 |
| ·神经网络专家系统的结构和功能的描述 | 第43-44页 |
| ·系统的知识表达和知识库 | 第44-46页 |
| ·知识表示 | 第45页 |
| ·知识获取 | 第45-46页 |
| ·推理与解释机制 | 第46-50页 |
| ·神经网络的推理机制 | 第46页 |
| ·神经网络输出的结果转换为描述性知识 | 第46-47页 |
| ·推理方法 | 第47页 |
| ·推理方向和解释机制 | 第47-50页 |
| 第六章 神经网络专家系统在发动机故障诊断中的实现 | 第50-60页 |
| ·神经网络专家系统在发动机诊断中的结构 | 第50页 |
| ·人机交互界面的设计 | 第50-51页 |
| ·神经网络专家系统在汽车发动机中的应用 | 第51-60页 |
| 第七章 总结 | 第60-62页 |
| ·全文总结 | 第60页 |
| ·本文存在的问题及展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第68页 |