故障智能診斷系統(tǒng)的理論與方法

內(nèi)容概要

本書(shū)較為系統(tǒng)地闡述了故障智能診斷技術(shù)發(fā)展簡(jiǎn)況、現(xiàn)狀以及作者近年來(lái)在該領(lǐng)域的研究成果。全書(shū)包括：緒論、故障智能診斷系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)、故障智能診斷系統(tǒng)知識(shí)獲取和表示方法、故障智能診斷系統(tǒng)中不確定信息的處理方法、面向?qū)ο蠹夹g(shù)在故障智能診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、全局優(yōu)化方法研究、BP算法的改進(jìn)方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)結(jié)合方法的研究、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的結(jié)合在導(dǎo)彈故障診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用、基于信息融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、故障智能診斷系統(tǒng)中機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題的研究、面向?qū)ο蟮墓收现悄茉\斷系統(tǒng)平臺(tái)等。    本書(shū)供從事自然科學(xué)、工程技術(shù)等領(lǐng)域的科技人員閱讀，也可供大專院校有關(guān)專業(yè)的師生參考。

作者簡(jiǎn)介

王道平，男，1964年7月生。1989年在清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系獲碩士學(xué)位，1999年在軍械工程學(xué)院獲博士學(xué)位，現(xiàn)為清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士后，并任河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)教授、信息技術(shù)學(xué)院院長(zhǎng)。曾主持省級(jí)立項(xiàng)課題3項(xiàng)，參加國(guó)家“863”項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目多項(xiàng)。近年來(lái)在人工智能、故障診斷等領(lǐng)域發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇，獲省部級(jí)以上科技獎(jiǎng)3項(xiàng)。

書(shū)籍目錄

1　緒論　1.1　設(shè)備故障診斷技術(shù)的發(fā)展歷史　　1.2　故障診斷的方法綜述　1.3　故障智能診斷系統(tǒng)發(fā)展的現(xiàn)狀　1.4　故障智能診斷系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)2　故障智能診斷系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)　　2.1　故障智能診斷系統(tǒng)的概念　2.2　故障智能診斷系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)　2.3　不確定性系統(tǒng)科學(xué)一般理論　　2.4　本章小結(jié)　3　故障智能診斷系統(tǒng)知識(shí)獲取和表示方法　3.1　故障智能診斷系統(tǒng)中知識(shí)的分類　　3.2　故障智能診斷系統(tǒng)中知識(shí)的獲取方法　3.3　故障智能診斷系統(tǒng)中知識(shí)的表示方法　3.4　本章小結(jié)　　4　故障智能診斷系統(tǒng)中不確定性信息的處理方法　4.1　診斷知識(shí)不確定性的分類　　4.2　不確定性診斷知識(shí)的表示方法　4.3　故障智能診斷系統(tǒng)中的不確定性推理　4.4　本章小結(jié)　　5　面向?qū)ο蠹夹g(shù)在故障智以診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用　5.1　面向?qū)ο蟮乃枷牒头椒▽W(xué)　5.2　面向?qū)ο蠹夹g(shù)對(duì)故障智能診斷系統(tǒng)的適宜性研究　5.3　面向?qū)ο蟮脑\斷知識(shí)表示方法研究　5.4　面向?qū)ο蟮脑\斷推理方法　5.5　本章小結(jié)　　6　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型　　6.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和應(yīng)用　6.2　神經(jīng)元模型　6.3　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式　　6.4　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型　6.5　多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　6.6　霍普菲爾德（Hopfield）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　6.7　自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　6.8　海明（Hamming）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　6.9　自適應(yīng)共振理論　　6.10　本章小結(jié)　7　全局優(yōu)化方法研究　　7.1　隨機(jī)梯度法　7.2　模擬退火算法　7.3　遺傳算法　7.4　本章小結(jié)　8　BP算法的改進(jìn)方法　8.1　一種動(dòng)態(tài)自適應(yīng)BP網(wǎng)絡(luò)模型及快速算法　8.2　一種新的快速BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法　8.3　實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析　8.4　本章小結(jié)　　9　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)結(jié)合方法的研究　9.1　引言　9.2　專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)　9.3　專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的途徑和方法　9.4　本章小結(jié)　10　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的結(jié)合在導(dǎo)彈故障診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用　　10.1　引言　10.2　ANNES的結(jié)構(gòu)　10.3　基于ANNES的導(dǎo)彈故障診斷系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)　　10.4　基于模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)彈系統(tǒng)故障診斷方法　10.5　ANNES的故障診斷實(shí)例與結(jié)果分析　10.6　本章小結(jié)11　基于信息融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　12　故障智能診斷系統(tǒng)中機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題的研究　13　面向?qū)ο蟮墓收现悄茉\斷系統(tǒng)平臺(tái)　參考文獻(xiàn)

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