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基于粗糙集和RETE算法的炮控系统故障诊断专家系统的研究与应用

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基于粗糙集和RETE算法的炮控系统故障诊断专家系统的研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-20页
  1.1 本文课题研究背景第12-13页
  1.2 研究目的与意义第13-14页
  1.3 国内外研究现状第14-15页
  1.4 炮控系统概述第15-17页
  1.5 故障检测专家系统概述第17-18页
  1.6 论文的研究内容与组织结构第18-20页
第二章 专家系统的知识获取第20-42页
  2.1 知识获取第20-22页
    2.1.1 知识获取途径第20-21页
    2.1.2 知识获取方法第21-22页
  2.2 基于粗糙集理论的知识获取第22-29页
    2.2.1 粗糙集理论第22-23页
    2.2.2 粗糙集知识获取模型第23-24页
    2.2.3 离散化处理第24-25页
    2.2.4 属性约简第25-28页
    2.2.5 属性值约简第28-29页
  2.3 基于故障树的知识获取第29-37页
    2.3.1 故障树分析法概述第29-31页
    2.3.2 建造故障树的方法第31-32页
    2.3.3 故障树的结构函数及其简化第32-33页
    2.3.4 故障树的定性与定量分析第33-34页
    2.3.5 炮控系统故障树的建立第34-37页
  2.4 实例分析第37-40页
  2.5 小结第40-42页
第三章 知识库和推理机的建立第42-54页
  3.1 知识的表示第42-44页
    3.1.1 知识表示的概念第42页
    3.1.2 知识表示方法第42-43页
    3.1.3 炮控系统故障诊断专家系统中的知识表示第43-44页
  3.2 炮控系统FDES知识库第44-46页
  3.3 推理机推理方法的选择第46页
  3.4 RETE算法第46-52页
    3.4.1 RETE算法概述第46-47页
    3.4.2 经典RETE算法第47-50页
    3.4.3 RETE算法改进第50-51页
    3.4.4 实验对比第51-52页
  3.5 推理机总体设计第52-53页
  3.6 小结第53-54页
第四章 软件功能与界面展示第54-62页
  4.1 炮控系统FDES组织结构第54-55页
  4.2 专家系统工作流程第55-56页
  4.3 系统各功能模块的实现第56-60页
    4.3.1 用户管理模块第56-58页
    4.3.2 知识管理模块第58-59页
    4.3.3 诊断推理模块第59-60页
    4.3.4 数据管理模块第60页
  4.4 小结第60-62页
第五章 总结与展望第62-64页
  5.1 总结第62-63页
  5.2 未来研究展望第63-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-70页
研究成果及发表的学术论文第70-72页
作者及导师简介第72-73页
附件第73-74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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