简介
论述了基于知识的诊断推理的产生背景、发展现状和理论基础以及复杂系统的诊断问题求解的概念体系和诊断策略等。
目录
书名页 1
版权页 2
出 版 说 明 5
序 言 6
前 言 7
目 录 9
名 词 索 引 13
第一篇 总 论 15
第一章基于知识的诊断推理的产生、现状与发展 16
1. 1 诊断推理的产生背景 16
1. 2 存在的问题与对策 17
第二章诊断知识的本质特征 23
2. 1 树状结构 23
2. 2 知识层次 25
2. 3 知识深度 27
2. 4 不完全性 28
2. 5 不确定性 29
第三章诊断推理的主要方法与分类 31
3. 1 按推理方式分类 31
3. 2 按确定性分类 32
3. 3 按知识的层次分类 34
第二篇 概念体系与诊断策略 42
第四章诊断推理概念体系 43
4. 1 诊断问题的概念体系 43
4. 2 诊断问题的形成与形式化定义 50
4. 3 故障诊断的基本内容、过程与特点 53
第五章基于知识的诊断推理策略 58
5. 1 诊断策略的研究内容 58
5. 2 影响诊断策略的主要因素 67
5. 3 机械设备的诊断策略 70
第六章不确定性表示理论与推理方法 71
6. 1 不确定性信息的表示 71
6. 2 概率方法 74
6. 3 证据理论 76
6. 4 可能性理论 79
6. 5 发生率计算 80
6. 6 实用的不确定性推理方法 82
第三篇 基于浅知识的诊断推理 88
第七章符号推理与概率推理的集成 89
7. 1 节约覆盖集理论与其概率模型 89
7. 2 新的概率模型 93
7. 3 并发诊断问题求解 97
7. 4 序贯诊断问题求解 98
7. 5 综合诊断策略 101
第八章符号推理与模糊推理的集成 102
8. 1 诊断模型的建立 102
8. 2 模糊覆盖集诊断模型的求解算法 104
8. 3 不完全解释诊断解的产生 108
8. 4 一个简单的诊断实例 109
8. 5 小 结 109
第九章层次因果诊断模型 110
9. 1 基本概念与假设 110
9. 2 层次因果诊断策略 113
9. 3 不确定性层次推理 115
9. 4 复合诊断假设的集成 118
9. 5 小 结 120
第十章层次分类诊断模型 121
10. 1 引 言 121
10. 2 层次分类方法 121
10. 3 层次分类诊断模型 123
10. 4 推理、控制与解释机制 130
第四篇 基于深知识的诊断推理 132
第十一章基于因果网络模型的诊断推理 133
11. 1 诊断模型的建立 134
11. 2 并发性诊断问题求解 139
11. 3 序贯诊断问题求解 141
11. 4 综合诊断策略 142
第十二章基于物理过程描述的诊断推理 143
12. 1 引 言 143
12. 2 化油器诊断问题的描述 143
12. 3 基于物理过程描述的知识组织模型 146
12. 4 一个简单的诊断实例 148
12. 5 小 结 149
第十三章基于结构与行为功能模型的诊断推理 150
13. 1 引 言 150
13. 2 基本概念 150
13. 3 问题的形式化 153
13. 4 并发诊断问题求解 154
13. 5 序贯诊断问题求解 158
13. 6 综合诊断策略 160
第五篇 符号推理与数值计算的集成诊断 161
第十四章基于状态知识的诊断推理 162
14. 1 引 言 162
14. 2 状态知识源的概念 163
14. 3 状态知识的表示与获取 164
14. 4 基于状态知识的推理 166
14. 5 波形的智能理解 167
14. 6 小 结 177
第十五章神经网络计算与符号推理的集成 178
15. 1 人工神经网络与状态识别 178
15. 2 基于神经网络的知识处理方法 181
15. 3 神经元计算与符号推理的集成 188
第六篇 诊断推理的可靠性 193
第十六章诊断知识的组织、管理与维护 194
16. 1 诊断知识的特 194
16. 2 动态版本管理理论模型 197
16. 3 诊断知识的组织模型 200
16. 4 诊断知识的版本管理 205
16. 5 知识库的检验 205
第十七章诊断推理的可靠性模型 212
17. 1 诊断知识的冗余 212
17. 2 智能诊断的可靠性模型 213
17. 3 智能诊断的可靠性评估 217
第十八章面向对象的诊断知识表达与推理 218
18. 1 面向对象的思想和方法学 218
18. 2 面向对象的知识表达方法 219
18. 3 面向对象的诊断知识的组织和表达 222
18. 4 面向对象的诊断推理 227
第十九章诊断知识的获取与学习 232
19. 1 知识获取的证据网络方法 232
19. 2 归纳学习的粗糙集方法 235
19. 3 知识获取系统 241
第七篇 基于知识的诊断系统与实用实例 243
第二十章基于知识的诊断系统的开发策略 244
20. 1 诊断系统的研究与发展 244
20. 2 诊断系统的组成与基本结构 245
20. 3 诊断系统的知识获取与机器学习 246
20. 4 诊断系统的开发策略 247
20. 5 机械设备诊断专家系统工具 248
第二十一章基于知识的诊断系统应用实例 256
21. 1 基于知识的汽车发动机诊断系统 256
21. 2 基于知识的舰艇发动机诊断系统 265
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 270
21. 4 基于知识的雷达显示设备故障诊断系统 279
参 考 文 献 289
版权页 2
出 版 说 明 5
序 言 6
前 言 7
目 录 9
名 词 索 引 13
第一篇 总 论 15
第一章基于知识的诊断推理的产生、现状与发展 16
1. 1 诊断推理的产生背景 16
1. 2 存在的问题与对策 17
第二章诊断知识的本质特征 23
2. 1 树状结构 23
2. 2 知识层次 25
2. 3 知识深度 27
2. 4 不完全性 28
2. 5 不确定性 29
第三章诊断推理的主要方法与分类 31
3. 1 按推理方式分类 31
3. 2 按确定性分类 32
3. 3 按知识的层次分类 34
第二篇 概念体系与诊断策略 42
第四章诊断推理概念体系 43
4. 1 诊断问题的概念体系 43
4. 2 诊断问题的形成与形式化定义 50
4. 3 故障诊断的基本内容、过程与特点 53
第五章基于知识的诊断推理策略 58
5. 1 诊断策略的研究内容 58
5. 2 影响诊断策略的主要因素 67
5. 3 机械设备的诊断策略 70
第六章不确定性表示理论与推理方法 71
6. 1 不确定性信息的表示 71
6. 2 概率方法 74
6. 3 证据理论 76
6. 4 可能性理论 79
6. 5 发生率计算 80
6. 6 实用的不确定性推理方法 82
第三篇 基于浅知识的诊断推理 88
第七章符号推理与概率推理的集成 89
7. 1 节约覆盖集理论与其概率模型 89
7. 2 新的概率模型 93
7. 3 并发诊断问题求解 97
7. 4 序贯诊断问题求解 98
7. 5 综合诊断策略 101
第八章符号推理与模糊推理的集成 102
8. 1 诊断模型的建立 102
8. 2 模糊覆盖集诊断模型的求解算法 104
8. 3 不完全解释诊断解的产生 108
8. 4 一个简单的诊断实例 109
8. 5 小 结 109
第九章层次因果诊断模型 110
9. 1 基本概念与假设 110
9. 2 层次因果诊断策略 113
9. 3 不确定性层次推理 115
9. 4 复合诊断假设的集成 118
9. 5 小 结 120
第十章层次分类诊断模型 121
10. 1 引 言 121
10. 2 层次分类方法 121
10. 3 层次分类诊断模型 123
10. 4 推理、控制与解释机制 130
第四篇 基于深知识的诊断推理 132
第十一章基于因果网络模型的诊断推理 133
11. 1 诊断模型的建立 134
11. 2 并发性诊断问题求解 139
11. 3 序贯诊断问题求解 141
11. 4 综合诊断策略 142
第十二章基于物理过程描述的诊断推理 143
12. 1 引 言 143
12. 2 化油器诊断问题的描述 143
12. 3 基于物理过程描述的知识组织模型 146
12. 4 一个简单的诊断实例 148
12. 5 小 结 149
第十三章基于结构与行为功能模型的诊断推理 150
13. 1 引 言 150
13. 2 基本概念 150
13. 3 问题的形式化 153
13. 4 并发诊断问题求解 154
13. 5 序贯诊断问题求解 158
13. 6 综合诊断策略 160
第五篇 符号推理与数值计算的集成诊断 161
第十四章基于状态知识的诊断推理 162
14. 1 引 言 162
14. 2 状态知识源的概念 163
14. 3 状态知识的表示与获取 164
14. 4 基于状态知识的推理 166
14. 5 波形的智能理解 167
14. 6 小 结 177
第十五章神经网络计算与符号推理的集成 178
15. 1 人工神经网络与状态识别 178
15. 2 基于神经网络的知识处理方法 181
15. 3 神经元计算与符号推理的集成 188
第六篇 诊断推理的可靠性 193
第十六章诊断知识的组织、管理与维护 194
16. 1 诊断知识的特 194
16. 2 动态版本管理理论模型 197
16. 3 诊断知识的组织模型 200
16. 4 诊断知识的版本管理 205
16. 5 知识库的检验 205
第十七章诊断推理的可靠性模型 212
17. 1 诊断知识的冗余 212
17. 2 智能诊断的可靠性模型 213
17. 3 智能诊断的可靠性评估 217
第十八章面向对象的诊断知识表达与推理 218
18. 1 面向对象的思想和方法学 218
18. 2 面向对象的知识表达方法 219
18. 3 面向对象的诊断知识的组织和表达 222
18. 4 面向对象的诊断推理 227
第十九章诊断知识的获取与学习 232
19. 1 知识获取的证据网络方法 232
19. 2 归纳学习的粗糙集方法 235
19. 3 知识获取系统 241
第七篇 基于知识的诊断系统与实用实例 243
第二十章基于知识的诊断系统的开发策略 244
20. 1 诊断系统的研究与发展 244
20. 2 诊断系统的组成与基本结构 245
20. 3 诊断系统的知识获取与机器学习 246
20. 4 诊断系统的开发策略 247
20. 5 机械设备诊断专家系统工具 248
第二十一章基于知识的诊断系统应用实例 256
21. 1 基于知识的汽车发动机诊断系统 256
21. 2 基于知识的舰艇发动机诊断系统 265
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 270
21. 4 基于知识的雷达显示设备故障诊断系统 279
参 考 文 献 289
基于知识的诊断推理
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