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基于飛行數據的民航飛機故障診斷專家系統 版權信息
- ISBN：9787118091977
- 條形碼：9787118091977 ; 978-7-118-09197-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于飛行數據的民航飛機故障診斷專家系統 本書特色
飛行數據申蘊含了飛機的狀態信息，如何充分利用飛行數據對于提高飛機的安全性具有重要的意義。本書以飛行數據為數據源，利用專家系統的方法搭建了民航飛機故障診斷專家系統。 《基于飛行數據的民航飛機故障診斷專家系統》共分為9章：第l章介紹背景及意義，并系統介紹民航飛機故障診斷的發展現狀以及目前飛行數據的應用及特點；第2章系統介紹基于飛行數據的故障診斷專家系統的結構設計；第3章介紹基于飛行數據的故障診斷專家系統的數據庫設計與維護；第4—6章分別系統地介紹專家系統中的征兆獲取、故障樹分析、推理機技術；第7、8章利用粗糙集技術進行了自學習，豐富了專家系統的知識庫，并利用知識庫維護技術保障了知識庫的簡化；第9章介紹相似性查詢診斷技術。 《基于飛行數據的民航飛機故障診斷專家系統》不僅適合于飛機故障診斷領域的研究生、教師、科研人員和實際工作者使用。而且可以推廣應用于模式識別和綜合評價等領域。
基于飛行數據的民航飛機故障診斷專家系統 內容簡介
本書主要內容有：飛機故障診斷技術的重要性以及飛行數據的特點；基于飛行數據的故障診斷專家系統的設計方案以及實現方法；基于飛行數據的故障診斷專家系統的數據庫設計以及維護；故障征兆獲取技術；故障樹分析技術；基于故障樹的半自動知識獲取以及基于粗糙集的自動知識獲取兩個方面研究了知識獲取技術等。
基于飛行數據的民航飛機故障診斷專家系統 目錄
第1章 概述
1.1 背景及意義
1.2 故障診斷專家系統
1.3 飛行數據
1.3.1 飛行數據的應用
1.3.2 飛行數據的特點
第2章 基于飛行數據的故障診斷專家系統
2.1 系統設計
2.2分系統設計
2.2.1 地面維護子系統設計
2.2.2 故障診斷子系統設計
第3章 數據庫的設計與維護
3.1 數據庫設計
3.1.1 基本數據表
3.1.2 故障診斷子系統數據庫設計
3.2數據庫維護
3.2.1 基本數據表維護
3.2.2 障診斷子系統數據庫維護
第4章 故障征兆獲取技術
4.1 故障征兆獲取方法
4.1.1 隸屬函數與隸屬度
4.1.2 bp人工神經網絡
4.2 故障征兆獲取仿真
第5章 故障樹分析技術
5.1 故障樹的發展
5.2 故障樹的表示
5.2.1 故障樹結構函數
5.2.2 基本概念
5.3 故障樹分析方法
5.3.1 故障樹定性分析
5.3.2 故障樹定量分析
5.3.3 故障樹轉換為規則
5.4 故障樹分析的仿真
5.4.1 故障樹的數據庫存儲
5.4.2 *小割集的求解
5.4.3 仿真結果分析
第6章 推理機技術
6.1 故障樹與推理機的聯系
6.2 推理機的構造
6.2.1 確定性推理
6.2.2 不確定性推理
6.2.3 規則的沖突消解策略
6.3推理機仿真
6.3.1 確定性推理機程序仿真
6.3.2 不確定性推理機程序仿真
第7章 知識獲取技術
7.1 國內外研究發展現狀
7.2 基于故障樹的知識獲取模型
7.2.1 概述
7.2.2 故障樹的存儲
7.2.3 故障樹的建立
7.2.4 故障樹轉化為規則
7.2.5 故障樹的維護
7.2.6 實驗結果分析
7.3 基于粗糙集的知識獲取模型
7.3.1 概述
7.3.2 連續屬性離散化
7.3.3 屬性約簡
7.3.4 屬性值約簡
7.3.5 實驗結果分析
7.4 基于粗糙集的增量式學習模型
7.4.1 概述
7.4.2 增量式學習模型
7.4.3 實驗結果分析
第8章 規則庫維護技術
8.1 概述
8.2 相關理論及算法
8.3 規則的循環校驗及冗余校驗
8.4實驗結果分析
第9章 相似性查詢診斷技術
9.1 相似性查詢方法及主要技術點
9.2 相似性查詢方法相關理論
9.3 時間序列的模式表示
9.4 時間序列的相似性度量
9.4.1 常用的相似性度量方法
9.4.2 縮距比及相關知識
9.5 時間序列的索引技術
9.5.1 常見的索引結構
9.5.2 基于drr的drr-tree索引結構
9.6 相似性查詢方法的索引建立
9.6.1 子序列的存儲
9.6.2 新節點的插入
9.7 仿真實驗
9.7.1 仿真數據實驗
9.7.2 真實數據實驗
參考文獻
1.1 背景及意義
1.2 故障診斷專家系統
1.3 飛行數據
1.3.1 飛行數據的應用
1.3.2 飛行數據的特點
第2章 基于飛行數據的故障診斷專家系統
2.1 系統設計
2.2分系統設計
2.2.1 地面維護子系統設計
2.2.2 故障診斷子系統設計
第3章 數據庫的設計與維護
3.1 數據庫設計
3.1.1 基本數據表
3.1.2 故障診斷子系統數據庫設計
3.2數據庫維護
3.2.1 基本數據表維護
3.2.2 障診斷子系統數據庫維護
第4章 故障征兆獲取技術
4.1 故障征兆獲取方法
4.1.1 隸屬函數與隸屬度
4.1.2 bp人工神經網絡
4.2 故障征兆獲取仿真
第5章 故障樹分析技術
5.1 故障樹的發展
5.2 故障樹的表示
5.2.1 故障樹結構函數
5.2.2 基本概念
5.3 故障樹分析方法
5.3.1 故障樹定性分析
5.3.2 故障樹定量分析
5.3.3 故障樹轉換為規則
5.4 故障樹分析的仿真
5.4.1 故障樹的數據庫存儲
5.4.2 *小割集的求解
5.4.3 仿真結果分析
第6章 推理機技術
6.1 故障樹與推理機的聯系
6.2 推理機的構造
6.2.1 確定性推理
6.2.2 不確定性推理
6.2.3 規則的沖突消解策略
6.3推理機仿真
6.3.1 確定性推理機程序仿真
6.3.2 不確定性推理機程序仿真
第7章 知識獲取技術
7.1 國內外研究發展現狀
7.2 基于故障樹的知識獲取模型
7.2.1 概述
7.2.2 故障樹的存儲
7.2.3 故障樹的建立
7.2.4 故障樹轉化為規則
7.2.5 故障樹的維護
7.2.6 實驗結果分析
7.3 基于粗糙集的知識獲取模型
7.3.1 概述
7.3.2 連續屬性離散化
7.3.3 屬性約簡
7.3.4 屬性值約簡
7.3.5 實驗結果分析
7.4 基于粗糙集的增量式學習模型
7.4.1 概述
7.4.2 增量式學習模型
7.4.3 實驗結果分析
第8章 規則庫維護技術
8.1 概述
8.2 相關理論及算法
8.3 規則的循環校驗及冗余校驗
8.4實驗結果分析
第9章 相似性查詢診斷技術
9.1 相似性查詢方法及主要技術點
9.2 相似性查詢方法相關理論
9.3 時間序列的模式表示
9.4 時間序列的相似性度量
9.4.1 常用的相似性度量方法
9.4.2 縮距比及相關知識
9.5 時間序列的索引技術
9.5.1 常見的索引結構
9.5.2 基于drr的drr-tree索引結構
9.6 相似性查詢方法的索引建立
9.6.1 子序列的存儲
9.6.2 新節點的插入
9.7 仿真實驗
9.7.1 仿真數據實驗
9.7.2 真實數據實驗
參考文獻
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