基于数据挖掘技术的故障测试与诊断方法研究



基于数据挖掘技术的故障测试与诊断方法研究

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基于数据挖掘技术的故障测试与诊断方法研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-14页
· 课题来源及其研究目的意义	第8-10页
· 国内外研究现状	第10-11页
· 研究内容	第11-14页
第二章数据挖掘和故障诊断概述	第14-20页
· 数据挖掘技术概述	第14-16页
· 数据挖掘的定义	第14-15页
· 数据挖掘的模型和分类	第15-16页
· 故障测试诊断概述	第16-18页
· 故障测试诊断的常规方法	第16-17页
· 故障测试诊断研究的内容	第17-18页
· 本文研究的故障诊断中相关数据挖掘技术概述	第18-19页
· 本章小结	第19-20页
第三章故障诊断中的虚拟仪器技术研究	第20-28页
· 虚拟仪器简介	第20-22页
· 虚拟仪器概述	第20-21页
· 虚拟仪器应用于故障测试诊断的研究	第21-22页
· 系统故障机理和故障特点分析	第22-24页
· 系统的故障机理	第22-23页
· 系统的故障特点	第23-24页
· 基于虚拟仪器的故障数据采集实验研究	第24-27页
· 实验系统的组成和工作流程	第24-25页
· 实验系统监测参数的选取	第25-26页
· 系统实时数据采集的实现	第26-27页
· 本章小结	第27-28页
第四章故障诊断中的数据挖掘技术研究	第28-50页
· 粗糙集应用于故障诊断的研究	第28-35页
· 粗糙集算法概述	第28-30页
· 粗糙集算法中的数据预处理	第30-31页
· 粗糙集算法应用于故障测试诊断的研究	第31-34页
· 粗糙集算法的改进及其在故障诊断中的应用	第34-35页
· 决策树应用于故障诊断的研究	第35-43页
· 决策树ID3 算法概述	第36-37页
· 决策树算法应用于故障诊断的研究	第37-40页
· 决策树 ID3 算法的改进	第40-42页
· 改进的ID3 算法在故障诊断中的应用	第42-43页
· 聚类算法应用于故障诊断的研究	第43-49页
· 聚类概述	第43页
· 聚类算法中的数据预处理	第43-44页
· K-means和ART2 算法介绍	第44-46页
· ART2 算法的改进及其在故障诊断中的应用	第46-49页
· 本章小结	第49-50页
第五章故障诊断中的信息融合研究	第50-56页
· 信息融合概述	第50-52页
· 信息融合的定义和功能	第50-51页
· 信息融合的结构和层次	第51-52页
· 本文诊断数据的融合	第52-54页
· 本文诊断方法的融合	第54-55页
· 本章小结	第55-56页
第六章基于数据挖掘的故障测试与诊断系统设计和开发	第56-70页
· 故障诊断系统设计	第56-59页
· 系统整体功能设计	第56-57页
· 系统数据库设计	第57-58页
· 系统流程图设计	第58-59页
· 故障诊断系统的实现	第59-65页
· 系统的软硬件平台	第59-60页
· 系统框架的实现	第60-61页
· 系统访问数据库的实现	第61-63页
· 数据挖掘算法的实现	第63页
· 系统数据库管理的实现	第63-65页
· 系统应用于故障测试诊断实验与结果分析	第65-69页
· 故障规则挖掘实验	第65-67页
· 设备故障实时诊断实验	第67-68页
· 新故障规则挖掘实验	第68-69页
· 本章小结	第69-70页
第七章总结与展望	第70-72页
· 工作总结	第70页
· 工作展望	第70-72页
致谢	第72-74页
参考文献	第74-78页
研究成果	第78-79 页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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