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博士論文    

動態(tài)因果圖用于汽油發(fā)動機(jī)故障智能診斷的理論及方法研究

     論文目錄

中文摘要第1-5頁

英文摘要第5-9頁

第1章 緒論第9-15頁

 1．1 本課題的提出及研究意義第9-14頁

  1．1．1 信度網(wǎng)的缺點(diǎn)第10-13頁

  1．1．2 因果網(wǎng)的優(yōu)點(diǎn)及發(fā)展?fàn)顩r第13-14頁

 1．2 論文的章節(jié)安排第14-15頁

第2章 故障診斷的基本理論第15-22頁

 2．1 引言第15頁

 2．2 故障第15-16頁

 2．3 人工智能與專家系統(tǒng)簡述第16-17頁

 2．4 常用的故障診斷理論及存在的問題第17-20頁

  2．4．1 基于規(guī)則的專家系統(tǒng)第17-18頁

  2．4．2 模糊邏輯第18-19頁

  2．4．3 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)第19-20頁

 2．5 基于概率的非精確推理在的問題第20-21頁

 2．6 本章小節(jié)第21-22頁

第3章 動態(tài)因果圖推理模型第22-48頁

 3．1 引言第22頁

 3．2 因果圖的知識表達(dá)第22-30頁

  3．2．1 因果圖第22-24頁

  3．2．2 因果圖同信度網(wǎng)在知識表達(dá)方式上的差異第24頁

  3．2．3 因果樹第24-25頁

  3．2．4 單值因果圖的常規(guī)推理算法第25-30頁

 3．3 多值因果圖的推理算法第30-42頁

  3．3．1 多值因果圖存在的困難第30-34頁

  3．3．2 多值因果圖的一種推理算法第34-42頁

 3．4 多值因果圖的一種模糊推理算法第42-47頁

  3．4．1 多值因果圖的模糊擴(kuò)展定義第42-46頁

  3．4．2 在證據(jù)E下，感興趣變量H的讀數(shù)變量某取值的后驗(yàn)概率計(jì)算第46-47頁

 3．5 本章小節(jié)第47-48頁

第4章 動態(tài)因果圖中的一些難點(diǎn)及其解決方法第48-54頁

 4．1 引言第48頁

 4．2 單值因果圖推理中的運(yùn)算量問題第48頁

 4．3 多值因果圖中的模糊處理問題第48-49頁

 4．4 可能性因果傳播圖中的專家知識獲取問題第49-50頁

 4．5 動態(tài)問題第50-52頁

 4．6 連續(xù)過程系統(tǒng)中的初因事件和非初因事件的不同含義和多重事件的推理問題第52頁

 4．7 虛假信號和不完美知識庫的問題第52-53頁

 4．8 本章小節(jié)第53-54頁

第5章 動態(tài)因果圖用于汽車發(fā)動機(jī)故障診斷的實(shí)例第54-69頁

 5．1 引言第54頁

 5．2 汽車發(fā)動機(jī)故障診斷的知識策略和求解策略第54-55頁

 5．3 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)第55-59頁

  5．3．1 系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)第56-57頁

  5．3．2 推理機(jī)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)第57-58頁

  5．3．3 知識庫的建立第58-59頁

 5．4 汽油發(fā)動機(jī)的故障知識表達(dá)第59-64頁

 5．5 建模的具體步驟第64-66頁

 5．6 推理過程第66-67頁

 5．7 本章小節(jié)第67-69頁

第6章 總結(jié)第69-70頁

致謝第70-71頁

參考文獻(xiàn)第71-72頁

論文編號BS879150，這篇論文共72頁
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