| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 选题的背景 | 第9-10页 |
| 1.2 选题的目的及意义 | 第10-12页 |
| 1.3 课题的国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 案例推理的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 灰色理论的国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 本课题的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 基于案例推理的故障诊断研究 | 第18-32页 |
| 2.1 案例推理的基本原理 | 第18-19页 |
| 2.2 发动机故障案例的表示和案例的组织 | 第19-20页 |
| 2.3 发动机故障特征属性的量化处理 | 第20-23页 |
| 2.4 故障描述相似度的计算 | 第23-27页 |
| 2.4.1 故障描述的规范化处理 | 第23-24页 |
| 2.4.2 故障描述的中文分词 | 第24-26页 |
| 2.4.3 故障描述的相似度计算 | 第26-27页 |
| 2.5 层次分析法确定案例特征属性权重 | 第27-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 改进型灰色理论在案例推理中的实际应用 | 第32-44页 |
| 3.1 灰色理论基本概念 | 第32-33页 |
| 3.2 改进型灰色理论模型 | 第33-35页 |
| 3.3 改进型灰色理论模型的实际应用 | 第35-41页 |
| 3.3.1 待检故障识别 | 第35-36页 |
| 3.3.2 案例库检索 | 第36-37页 |
| 3.3.3 待检故障和案例的量化处理 | 第37-39页 |
| 3.3.4 改进型灰色理论计算待检故障与案例的相似度诊断发动机故障 | 第39-41页 |
| 3.4 案例修改与学习 | 第41-43页 |
| 3.4.1 案例修改 | 第41-42页 |
| 3.4.2 案例学习 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 故障智能诊断系统开发 | 第44-57页 |
| 4.1 系统功能需求分析与开发环境 | 第44-45页 |
| 4.2 系统功能模块设计 | 第45-48页 |
| 4.2.1 系统的模块组成 | 第45-47页 |
| 4.2.2 系统数据流向 | 第47页 |
| 4.2.3 案例的检索推理流程 | 第47-48页 |
| 4.3 数据库的设计 | 第48-51页 |
| 4.4 基于案例推理的故障诊断系统实际应用 | 第51-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 论文研究工作总结 | 第57-58页 |
| 5.2 论文工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 作者简介 | 第63页 |