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混合决策系统的粗集模型及在转台故障诊断中的应用
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混合决策系统的粗集模型及在转台故障诊断中的应用
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-17 页
第1章 绪论第17-32 页
　　· 课题研究背景及意义第17-19 页
　　　　· 课题来源第17 页
　　　　· 研究背景第17-19 页
　　· 粗糙集理论研究进展第19-22 页
　　　　· 粗糙集方法的研究概述第19-21 页
　　　　· 混合决策系统粗糙集模型研究现状第21-22 页
　　· 故障诊断研究概况第22-27 页
　　　　· 基于模型的故障诊断方法第23 页
　　　　· 基于信号处理的故障检测与诊断方法第23-24 页
　　　　· 基于知识的方法第24-25 页
　　　　· 基于粗糙集方法的故障诊断研究第25-27 页
　　· 转台故障诊断研究现状第27-30 页
　　· 本文的研究内容第30-32 页
第2章 广义不完备邻域粗糙集模型第32-55 页
　　· 引言第32-33 页
　　· 混合数据的知识表述第33-36 页
　　· 邻域粗糙集模型和邻域决策系统第36-39 页
　　· 广义不完备邻域粗糙集模型第39-48 页
　　　　· 广义不完备混合决策系统第40-43 页
　　　　· 广义不完备邻域粗糙集模型第43-46 页
　　　　· 不完备信息辨识第46-48 页
　　· 广义不完备邻域粗糙集的属性约简第48-54 页
　　　　· 约简算法设计第49-50 页
　　　　· 仿真分析第50-52 页
　　　　· 邻域算子对分类精度的影响第52-54 页
　　· 本章小结第54-55 页
第3章 广义不完备模糊邻域粗糙集模型第55-73 页
　　· 引言第55-56 页
　　· 模糊粗糙集基本概念第56-59 页
　　　　· 模糊集及其运算第56-57 页
　　　　· 模糊决策系统第57-58 页
　　　　· 模糊粗糙集第58-59 页
　　· 广义不完备模糊邻域粗糙集模型第59-67 页
　　　　· 广义不完备模糊决策系统第59-60 页
　　　　· 广义不完备模糊邻域粗糙集模型第60-65 页
　　　　· 不完备信息辨识第65-67 页
　　· 广义不完备模糊邻域粗糙集的属性约简第67-72 页
　　　　· 约简算法设计第67-68 页
　　　　· 仿真分析第68-70 页
　　　　· 邻域算子对分类精度的影响第70-72 页
　　· 本章小结第72-73 页
第4章 混合决策系统的属性约简第73-92 页
　　· 引言第73-74 页
　　· 经典属性约简算法第74-76 页
　　　　· 基于依赖度的算法第74 页
　　　　· 基于分类质量的算法第74-75 页
　　　　· 基于信息熵的算法第75-76 页
　　　　· 基于差别矩阵的算法第76 页
　　· 遗传约简算法第76-82 页
　　　　· 编码方法第77-78 页
　　　　· 适应度函数的确定第78 页
　　　　· 选择运算第78 页
　　　　· 交叉运算第78-79 页
　　　　· 变异运算第79 页
　　　　· 遗传约简算法实现第79-80 页
　　　　· 仿真分析第80-82 页
　　· 克隆选择约简算法第82-86 页
　　　　· 抗体二进制编码第83-84 页
　　　　· 亲和度函数的选择第84 页
　　　　· 小生境优化第84 页
　　　　· 约简算法实现第84-85 页
　　　　· 仿真分析第85-86 页
　　· 微粒群约简算法第86-91 页
　　　　· 二进制微粒群编码第86-87 页
　　　　· 适应度函数的选择第87 页
　　　　· 速度和位置的更新第87-88 页
　　　　· 交叉运算第88 页
　　　　· 小生境优化第88-89 页
　　　　· 约简算法实现第89 页
　　　　· 仿真分析第89-91 页
　　· 本章小结第91-92 页
第5章 转台故障分析与特征提取第92-113 页
　　· 引言第92 页
　　· 小波分析第92-98 页
　　　　· 连续小波变换第93-94 页
　　　　· 离散小波变换第94 页
　　　　· 函数的奇异性与小波变换第94-98 页
　　· 转台的故障分析第98-105 页
　　　　· 系统的组成和结构第98-100 页
　　　　· 转台系统特点分析第100-101 页
　　　　· 转台常见故障及分析第101-105 页
　　· 转台故障的特征提取第105-112 页
　　　　· 故障特征提取的意义第105 页
　　　　· 故障特征的小波提取方法第105-110 页
　　　　· 非平稳信号的去噪第110-112 页
　　· 本章小结第112-113 页
第6章 基于粗糙集理论的转台故障诊断方法第113-142 页
　　· 引言第113 页
　　· 粗糙神经网络系统第113-117 页
　　　　· 粗糙集方法的特点第114 页
　　　　· 神经网络方法的特点第114-116 页
　　　　· 粗糙神经网络方法的优点第116-117 页
　　· 转台的粗糙神经网络故障诊断系统第117-129 页
　　　　· 粗糙神经网络故障诊断系统结构第117-119 页
　　　　· 故障决策表的建立第119-123 页
　　　　· 故障决策表的属性约简第123-126 页
　　　　· 神经网络分类器和辨识器第126-129 页
　　· 转台粗糙神经网络故障诊断系统的实现第129-141 页
　　　　· 诊断系统硬件设计第129-130 页
　　　　· 诊断系统软件设计第130-135 页
　　　　· GUI 软件设计第135-137 页
　　　　· 实验分析第137-141 页
　　· 本章小结第141-142 页
结论第142-144 页
参考文献第144-160 页
攻读学位期间发表的学术论文第160-163 页
致谢第163-164 页
个人简历第164页

本篇论文共164页，点击这进入下载页面。
 
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