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故障智能诊断系统的理论与方法 版权信息
- ISBN：750242752x
- 条形码：9787502427528 ; 978-7-5024-2752-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
故障智能诊断系统的理论与方法 内容简介
本书较为系统地阐述了故障智能诊断技术发展简况、现状以及作者近年来在该领域的研究成果。全书包括：绪论、故障智能诊断系统的理论基础、故障智能诊断系统知识获取和表示方法、故障智能诊断系统中不确定信息的处理方法、面向对象技术在故障智能诊断系统中的应用、人工神经网络模型、全局优化方法研究、BP算法的改进方法、人工神经网络与专家系统结合方法的研究、神经网络与专家系统的结合在导弹故障诊断系统中的应用、基于信息融合的神经网络、故障智能诊断系统中机器学习问题的研究、面向对象的故障智能诊断系统平台等。
本书供从事自然科学、工程技术等领域的科技人员阅读，也可供大专院校有关专业的师生参考。
故障智能诊断系统的理论与方法 目录
1 绪论
1.1 设备故障诊断技术的发展历史
1.2 故障诊断的方法综述
1.3 故障智能诊断系统发展的现状
1.4 故障智能诊断系统的发展趋势
2 故障智能诊断系统的理论基础
2.1 故障智能诊断系统的概念
2.2 故障智能诊断系统的一般结构
2.3 不确定性系统科学一般理论
2.4 本章小结
3 故障智能诊断系统知识获取和表示方法
3.1 故障智能诊断系统中知识的分类
3.2 故障智能诊断系统中知识的获取方法
3.3 故障智能诊断系统中知识的表示方法
3.4 本章小结
4 故障智能诊断系统中不确定性信息的处理方法
4.1 诊断知识不确定性的分类
4.2 不确定性诊断知识的表示方法
4.3 故障智能诊断系统中的不确定性推理
4.4 本章小结
5 面向对象技术在故障智以诊断系统中的应用
5.1 面向对象的思想和方法学
5.2 面向对象技术对故障智能诊断系统的适宜性研究
5.3 面向对象的诊断知识表示方法研究
5.4 面向对象的诊断推理方法
5.5 本章小结
6 神经网络模型
6.1 神经网络的发展和应用
6.2 神经元模型
6.3 基于神经网络的学习方式
6.4 神经网络模型
6.5 多层前馈神经网络
6.6 霍普菲尔德（Hopfield）神经网络
6.7 自组织神经网络
6.8 海明（Hamming）神经网络
6.9 自适应共振理论
6.10 本章小结
7 全局优化方法研究
7.1 随机梯度法
7.2 模拟退火算法
7.3 遗传算法
7.4 本章小结
8 BP算法的改进方法
8.1 一种动态自适应BP网络模型及快速算法
8.2 一种新的快速BP网络训练算法
8.3 实验结果分析
8.4 本章小结
9 人工神经网络与专家系统结合方法的研究
9.1 引言
9.2 专家系统与神经网络的特点
9.3 专家系统与神经网络结合的途径和方法
9.4 本章小结
10 神经网络与专家系统的结合在导弹故障诊断系统中的应用
10.1 引言
10.2 ANNES的结构
10.3 基于ANNES的导弹故障诊断系统的实现
10.4 基于模糊推理和神经网络的导弹系统故障诊断方法
10.5 ANNES的故障诊断实例与结果分析
10.6 本章小结
11 基于信息融合的神经网络
12 故障智能诊断系统中机器学习问题的研究
13 面向对象的故障智能诊断系统平台
参考文献
1.1 设备故障诊断技术的发展历史
1.2 故障诊断的方法综述
1.3 故障智能诊断系统发展的现状
1.4 故障智能诊断系统的发展趋势
2 故障智能诊断系统的理论基础
2.1 故障智能诊断系统的概念
2.2 故障智能诊断系统的一般结构
2.3 不确定性系统科学一般理论
2.4 本章小结
3 故障智能诊断系统知识获取和表示方法
3.1 故障智能诊断系统中知识的分类
3.2 故障智能诊断系统中知识的获取方法
3.3 故障智能诊断系统中知识的表示方法
3.4 本章小结
4 故障智能诊断系统中不确定性信息的处理方法
4.1 诊断知识不确定性的分类
4.2 不确定性诊断知识的表示方法
4.3 故障智能诊断系统中的不确定性推理
4.4 本章小结
5 面向对象技术在故障智以诊断系统中的应用
5.1 面向对象的思想和方法学
5.2 面向对象技术对故障智能诊断系统的适宜性研究
5.3 面向对象的诊断知识表示方法研究
5.4 面向对象的诊断推理方法
5.5 本章小结
6 神经网络模型
6.1 神经网络的发展和应用
6.2 神经元模型
6.3 基于神经网络的学习方式
6.4 神经网络模型
6.5 多层前馈神经网络
6.6 霍普菲尔德（Hopfield）神经网络
6.7 自组织神经网络
6.8 海明（Hamming）神经网络
6.9 自适应共振理论
6.10 本章小结
7 全局优化方法研究
7.1 随机梯度法
7.2 模拟退火算法
7.3 遗传算法
7.4 本章小结
8 BP算法的改进方法
8.1 一种动态自适应BP网络模型及快速算法
8.2 一种新的快速BP网络训练算法
8.3 实验结果分析
8.4 本章小结
9 人工神经网络与专家系统结合方法的研究
9.1 引言
9.2 专家系统与神经网络的特点
9.3 专家系统与神经网络结合的途径和方法
9.4 本章小结
10 神经网络与专家系统的结合在导弹故障诊断系统中的应用
10.1 引言
10.2 ANNES的结构
10.3 基于ANNES的导弹故障诊断系统的实现
10.4 基于模糊推理和神经网络的导弹系统故障诊断方法
10.5 ANNES的故障诊断实例与结果分析
10.6 本章小结
11 基于信息融合的神经网络
12 故障智能诊断系统中机器学习问题的研究
13 面向对象的故障智能诊断系统平台
参考文献
展开全部
故障智能诊断系统的理论与方法 作者简介
王道平，男，1964年7月生。1989年在清华大学计算机系获硕士学位，1999年在军械工程学院获博士学位，现为清华大学计算机系博士后，并任河北经贸大学教授、信息技术学院院长。曾主持省级立项课题3项，参加国家“863”项目、国家自然科学基金项目多项。近年来在人工智能、故障诊断等领域发表学术论文30余篇，获省部级以上科技奖3项。
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