基于案例信息检索的车辆故障诊断系统



基于案例信息检索的车辆故障诊断系统

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基于案例信息检索的车辆故障诊断系统

论文目录
摘要	第4-6页
Abstract	第6-12页
第1章绪论	第12-22页
1.1 故障诊断概述	第12-15页
1.1.1 故障诊断目的	第12-13页
1.1.2 故障诊断的内容	第13-14页
1.1.3 国内外故障诊断历史	第14-15页
1.2 自然语言处理	第15-17页
1.2.2 自然语言处理的范畴	第15-16页
1.2.3 自然语言处理的历史	第16-17页
1.3 车辆故障诊断技术	第17-20页
1.3.1 车辆故障形成原因	第17-18页
1.3.2 车辆故障诊断方法	第18-19页
1.3.3 车辆故障诊断技术的研究现状及未来发展趋势	第19-20页
1.4 本文的主要研究内容及结构	第20-21页
1.4.1 本文的主要研究内容	第20页
1.4.2 文章结构	第20-21页
1.5 本章小结	第21-22页
第2章基于案例信息检索的车辆故障诊断系统总体架构	第22-26页
2.1 系统需求分析	第22-24页
2.1.1 系统功能分析	第22页
2.1.2 故障诊断工作流程	第22-24页
2.2 系统总体架构	第24页
2.3 系统主要特点	第24-25页
2.4 本章小结	第25-26页
第3章系统关键技术研究	第26-37页
3.1 人工智能	第26-27页
3.1.1 自然语言处理和人工智能	第27页
3.2 案例分词	第27-29页
3.2.1 基于字符串匹配的分词方法	第28页
3.2.2 基于理解的分词方法	第28-29页
3.2.3 基于统计的分词方法	第29页
3.3 案例匹配	第29-32页
3.3.1 词项加权	第29-31页
3.3.2 词向量	第31-32页
3.3.3 编辑距离	第32页
3.4 器件标注	第32-35页
3.4.1 TextRank算法	第33页
3.4.2 主题模型	第33-35页
3.5 本章小结	第35-37页
第4章故障诊断系统的设计与实现	第37-46页
4.1 案例分词	第37-41页
4.1.1 语料库	第38页
4.1.2 原子分词	第38-39页
4.1.3 N最短路径分词	第39-40页
4.1.4 未登录词识别	第40-41页
4.2 案例匹配	第41-43页
4.2.1 基于案例的车辆故障搜索引擎	第41-42页
4.2.2 文本相似度计算	第42-43页
4.2.3 故障码精确定位	第43页
4.3 器件标注	第43-44页
4.4 数据管理	第44页
4.5 本章小结	第44-46页
第5章系统测试及应用	第46-51页
5.1 系统运行环境	第46-47页
5.1.1 编程环境	第46页
5.1.2 编程语言	第46-47页
5.1.3 开发平台	第47页
5.1.4 数据来源	第47页
5.2 系统测试及应用	第47-50页
5.2.1 系统界面展示	第47-48页
5.2.2 系统测试与结果	第48-50页
5.3 本章小结	第50-51页
第6章总结与展望	第51-53页
6.1 总结	第51-52页
6.2 展望	第52-53页
参考文献	第53-56页
作者简介及科研成果	第56-57页
致谢	第57页

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