图书介绍
基于知识的诊断推理pdf电子书版本下载
- 杨叔子，丁洪等著 著
- 出版社： 清华大学出版社；广西科学技术出版社
- ISBN：7302013101
- 出版时间：1993
- 标注页数：291页
- 文件大小：15MB
- 文件页数：302页
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图书目录
第一篇 总论 2
第一章 基于知识的诊断推理的产生、现状与发展 2
1.1 诊断推理的产生背景 2
1.2 存在的问题与对策 3
第二章 诊断知识的本质特征 9
2.1 树状结构 9
2.2 知识层次 10
2.3 知识深度 13
2.4 不完全性 14
2.5 不确定性 15
第三章 诊断推理的主要方法与分类 17
3.1 按推理方式分类 17
3.2 按确定性分类 18
3.3 按知识层次分类 20
第二篇 概念体系与诊断策略 30
第四章 诊断推理的概念体系 30
4.1 诊断问题的概念体系 30
4.2 诊断问题的形成与形式化定义 37
4.3 故障诊断的基本内容、过程与特点 40
第五章 基于知识的诊断推理策略 45
5.1 诊断策略的研究内容 45
5.2 影响诊断策略的主要因素 54
5.3 机械设备的诊断策略 57
第六章 不确定性表示理论与推理方法 58
6.1 不确定性信息的表示 58
6.2 概率方法 61
6.3 证据理论 63
6.4 可能性理论 66
6.5 发生率计算 67
6.6 实用的不确定性推理方法 69
第三篇 基于浅知识的诊断推理 76
第七章 符号推理与概率推理的集成 76
7.1 节约覆盖集理论与其概率模型 76
7.2 新的概率模型 80
7.3 并发诊断问题求解 84
7.4 序贯诊断问题求解 85
7.5 综合诊断策略 88
第八章 符号推理与模糊推理的集成 89
8.1 诊断模型的建立 89
8.2 模糊覆盖集诊断模型的求解算法 91
8.3 不完全解释诊断解的产生 95
8.4 一个简单的诊断实例 96
8.5 小结 96
第九章 层次因果诊断模型 97
9.1 基本概念与假设 97
9.2 层次因果诊断策略 100
9.3 不确定性层次推理 102
9.4 复合诊断假设的集成 105
9.5 小结 107
第十章 层次分类诊断模型 108
10.1 引言 108
10.2 层次分类方法 108
10.3 层次分类诊断模型 110
10.4 推理、控制与解释机制 117
第四篇 基于深知识的诊断推理 120
第十一章 基于因果网络模型的诊断推理 120
11.1 诊断模型的建立 121
11.2 并发诊断问题求解 126
11.3 序贯诊断问题求解 128
11.4 综合诊断策略 129
第十二章 基于物理过程描述的诊断推理 130
12.1 引言 130
12.2 化油器诊断问题的描述 130
12.3 基于物理过程描述的知识组织模型 133
12.4 一个简单的诊断实例 135
12.5 小结 136
第十三章 基于结构与行为功能模型的诊断推理 137
13.1 引言 137
13.2 基本概念 137
13.3 问题的形式化 140
13.4 并发诊断问题求解 141
13.5 序贯诊断问题求解 145
13.6 综合诊断策略 147
第五篇 符号推理与数值计算的集成诊断 150
第十四章 基于状态知识的诊断推理 150
14.1 引言 150
14.2 状态知识源的概念 151
14.3 状态知识的表示与获取 152
14.4 基于状态知识的推理 154
14.5 波形的智能理解 155
14.6 小结 165
第十五章 神经网络计算与符号推理的集成 166
15.1 人工神经网络与状态识别 166
15.2 基于神经网络的知识处理方法 169
15.3 神经元计算与符号推理的集成 176
第六篇 诊断推理的可靠性 182
第十六章 诊断知识的组织、管理与维护 182
16.1 诊断知识的特征 182
16.2 动态版本管理理论模型 185
16.3 诊断知识的组织模型 188
16.4 诊断知识的版本管理 193
16.5 知识库的检验 193
第十七章 诊断推理的可靠性模型 200
17.1 诊断知识的冗余 200
17.2 智能诊断的可靠性模型 201
17.3 智能诊断的可靠性评估 205
第十八章 面向对象的诊断知识表达与推理 206
18.1 面向对象的思想和方法学 206
18.2 面向对象的知识表达方法 207
18.3 面向对象的诊断知识的组织和表达 209
18.4 面向对象的诊断推理 215
第十九章 诊断知识的获取与学习 220
19.1 知识获取的证据网络方法 220
19.2 归纳学习的粗糙集方法 223
19.3 知识获取系统 231
第七篇 基于知识的诊断系统与应用实例 234
第二十章 基于知识的诊断系统的开发策略 234
20.1 诊断系统的研究与发展 234
20.2 诊断系统的组成与基本结构 235
20.3 诊断系统的知识获取与机器学习 236
20.4 诊断系统的开发策略 237
20.5 机械设备诊断专家系统工具 238
第二十一章 基于知识的诊断系统应用实例 246
21.1 基于知识的汽车发动机诊断系统 246
21.2 基于知识的舰艇发动机诊断系统 255
21.3 基于知识的汽轮发电机组在线工况监测与故障诊断系统 260
21.4 基于知识的雷达显示设备故障诊断系统 269
参考文献 279
名词索引 290