能源動力設備智能故障診斷鄂加強趙曉歡馬寅傑等 9787522616223 【台灣高等教育出版社】

Name: 能源動力設備智能故障診斷 鄂加強 趙曉歡 馬寅傑等 9787522616223 【台灣高等教育出版社】
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書名：能源動力設備智能故障診斷
ISBN：9787522616223
出版社：中國水利水電
著編譯者：鄂加強趙曉歡馬寅傑等
頁數：213
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1599310
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內容簡介

本書較系統地論述了能源動力設備智能故障診斷處理、故障徵兆信號提取方法，神經網路、模糊理論與專家系統等人工智慧理論，以及神經網路、模糊理論及專家系統等人工智慧理論融合成的智能診斷系統在複雜工業設備故障診斷中的應用。本書適合作為高等學校能源與動力、機械工程、電子與信息工程以及冶金工程等專業的研究生或高年級本科生的教學參考書，也可供能源與動力、機械工程、電子與信息工程以及冶金工程等領域從事設備監測與診斷、維修的科研工作者與工程技術人員參考。

前言
第1章緒論
1 1 故障診斷的基本概念
1 2 故障診斷技術的發展與研究現狀
1 2 1 故障診斷技術的發展歷史
1 2 2 故障診斷技術研究現狀及發展趨勢
1 3 故障診斷方法概述
1 4 智能故障診斷技術未來發展相關的新技術
1 4 1 機器學習
l 4 2 智能計算機
1 5 智能故障診斷系統發展的現狀
1 5 1 發展的現狀
1 5 2 存在的問題
1 6 智能故障診斷系統的發展趨勢
1 6 1 多種知識表示方法的結合
1 6 2 經驗知識與理論知識的結合
1 6 3 診斷系統與神經網路的結合
1 6 4 虛擬現實技術和故障智能診斷系統的結合
1 6 5 資料庫技術與人工智慧技術相互滲透
本章參考文獻
第2章故障診斷知識智能處理
2 1 診斷知識的基本概念
2 2 故障診斷知識的獲取
2 2 1 故障診斷知識的分類
2 2 2 診斷知識的獲取方式
2 3 診斷知識的表示
2 3 1 謂詞邏輯表示法
2 3 2 語義網路表示法
2 3 3 產生式表示法
2 3 4 框架式表示法
2 3 5 面向對象的表示法
2 3 6 神經元網路表示法
2 3 7 不精確知識的表示法
2 4 基於知識的診斷推理
2 4 1 推理的基本概念
2 4 2 基於知識的診斷推理
本章參考文獻
第3章故障徵兆自動提取
3 1 數值型徵兆的自動提取
3 1 1 時域徵兆的自動提取
3 1 2 頻域徵兆的自動提取
3 1 3 趨勢徵兆的自動提取
3 2 語義型徵兆的自動提取
3 3 圖形徵兆的自動提取
3 3 1 Zernike矩特徵的提取方法
3 3 2 神經網路圖形分類器
本章參考文獻
第4章神經網路模型
4 1 人工神經網路的發展過程
4 2 神經元模型
4 3 神經元互連模式
4 4 神經網路學習規則
4 5 前饋神經網路及其學習演算法
4 5 1 BP網路
4 5 2 徑向基函數神經網路
本章參考文獻
第5章專家系統
5 1 專家系統基本組成
5 2 知識庫的建立和維護
5 2 1 機器學習
5 2 2 知識庫的建立
5 2 3 知識庫的維護
5 3 全局資料庫及管理系統
5 4 推理機
5 4 1 推理方法
5 4 2 推理方向
5 5 解釋子系統設計
5 5 1 預置文本法
5 5 2 路徑跟蹤法
5 5 3 策略解釋法
5 5 4 自動程序員方法
5 6 基於規則的專家系統中的不精確推理
5 6 1 原始數據的不確定性
5 6 2 規則的不確定性
5 6 3 推理的不確定性
本章參考文獻
第6章模糊理論基礎
6 1 模糊理論的背景
6 2 模糊集合論
6 2 1 模糊集的基本概念
6 2 2 模糊集的運算
6 2 3 模糊集合與經典集合的聯繫
6 3 模糊關係與模糊矩陣
6 3 1 模糊矩陣
6 3 2 模糊關係
6 4 隸屬函數確定
6 4 1 模糊統計法
6 4 2 典型函數法
6 4 3 帶確信度的德爾菲專家確定法
6 4 4 其他確定方法
6 5 模糊邏輯與模糊推理
6 5 1 模糊語言
6 5 2 模糊命題與模糊邏輯
6 5 3 模糊推理
6 6 模糊聚類分析
6 6 1 模糊分類關係
6 6 2 模糊聚類
6 7 模糊綜合評判
6 8 模糊模式識別
本章參考文獻
第7章支持向量機
7 1 支持向量機的發展概況
7 1 1 支持向量機產生理論基礎
7 1 2 支持向量機研究現狀
7 2 統計學習理論
7 2 1 機器學習問題
7 2 2 推廣性的界
7 2 3 VC維
7 2 4 結構風險最小化
7 3 支持向量機的理論與方法
7 3 1 支持向量機的基本原理
7 3 2 支持向量機的回歸理論
本章參考文獻
第8章深度學習
8 1 深度學習的發展
8 2 深度學習的架構與分類
8 2 1 自動編碼器
8 2 2 受限玻爾茲曼機及其變體
8 2 3 卷積神經網路
8 2 4 循環神經網路
8 2 5 長短期記憶人工神經網路
8 2 6 深度堆疊網路
8 2 7 深度神經網路高級架構
8 3 深度學習的特點
8 4 深度學習在故障診斷領域的應用
8 4 1 概述
8 4 2 應用步驟
本章參考文獻
第9章車用柴油機模糊故障診斷專家系統
9 1 車用柴油機模糊故障診斷專家系統知識庫設計
9 1 1 車用柴油機故障診斷知識獲取
9 1 2 故障診斷專家系統綜合型知識表示
9 1 3 模糊故障診斷專家系統知識庫組成及應用
9 2 車用柴油機模糊故障診斷專家系統推理機設計
9 3 車用柴油機模糊故障診斷專家系統實現問題
9 3 1 車用柴油機故障診斷知識獲取
9 3 2 車用柴油機模糊故障診斷專家系統結構
本章參考文獻
第10章銅精鍊爐神經網路故障診斷專家系統
10 1 銅精鍊爐神經網路故障診斷專家系統知識庫
10 1 1 銅精鍊工藝過程
10 1 2 常見銅精鍊爐熱工參數異常狀況
10 1 3 基於神經網路的知識獲取
10 1 4 神經網路
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