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1 概述 1

1.1 专家系统及其发展动向 1

1.2 知识获取 3

1.3 知识表示 7

1.4 推理机制 11

1.5 建立专家系统的步骤 12

2 LISP语言介绍 17

2.1 数据结构 17

2.2 程序结构 18

3.3 对S表达式的基本运算 22

2.4 树结构 24

2.5 表 25

2.6 LISP程序的执行过程 27

2.7 PROLOG语言 29

3 模糊数学的基本概念 31

3.1 普通集合及其运算 31

3.2 模糊集合 36

3.3 模糊集合的运算 38

3.4 模糊集合与普通集合的相互转化 41

3.5 隶属函数的确定 43

3.6 模糊模式识别方法 50

3.7 模糊关系与聚类分析 54

3.8 模糊变换与综合评判 62

4 模糊诊断工程应用 71

4.1 图形的模糊识别 71

4.2 工业汽轮机振动故障诊断的模糊数学方法 80

5 人工智能与故障诊断 93

5.1 人工智能简述 93

5.2 模糊推理 97

5.3 模糊推理机 98

5.4 模糊推理机应用举例 99

6 灰色系统理论在故障诊断中的应用 103

6.1 灰色系统基本概念 103

6.2 预测法在设备状态趋势预报中的应用 105

6.3 灰色关联度分析 110

6.4 关联度用于故障诊断模式识别的数学过程 110

6.5 关联度分析在故障模式识别中的应用 113

7 故障诊断专家系统 122

7.1 专家系统设计举例 122

7.2 故障诊断专家系统工程实例 137

7.3 专家系统工具 146

7.4 INSIGHT专家系统工具 148

7.5 STIM专家系统工具 150

7.6 FDES通用诊断程序 152

参考文献 160