基于数据挖掘技术的航空蓄电池故障诊断技术研究

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基于数据挖掘技术的航空蓄电池故障诊断技术研究

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基于数据挖掘技术的航空蓄电池故障诊断技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-18页
· 故障诊断技术的研究现状及发展前景	第10-13页
· 故障诊断的含义与任务	第10页
· 故障诊断技术的主要方法	第10-11页
· 故障诊断技术的研究现状	第11-12页
· 故障诊断技术的发展前景	第12-13页
· 基于数据挖掘的故障诊断技术发展现状	第13-17页
· 数据挖掘技术的定义与产生	第13页
· 数据挖掘的处理过程	第13-14页
· 数据挖掘技术的研究现状、发展动态	第14-16页
· 基于数据挖掘故障诊断的发展现状	第16-17页
· 论文的研究内容及框架结构	第17-18页
第二章铅酸蓄电池特性	第18-28页
· 铅酸蓄电池的工作原理	第18页
· 蓄电池基本概念	第18-20页
· 影响电池使用性能的因素	第20-25页
· 影响电池容量的主要因素	第20-22页
· 影响电池循环寿命的因素	第22-25页
· 蓄电池组的常见故障及防护分析研究	第25-27页
· 蓄电池的常见故障	第25页
· 蓄电池组的防护注意问题	第25-27页
· 本章小结	第27-28页
第三章故障诊断分类算法的比较研究	第28-37页
· 基于神经网络的数据挖掘分类方法分析	第28-31页
· 神经网络基本概念	第28-29页
· 神经网络的规则表示	第29-30页
· 神经网络的规则获取	第30页
· 神经网络的推理方法	第30-31页
· 基于决策树的数据挖掘分类方法分析	第31-35页
· 决策树基本概念	第31-32页
· 决策树的规则表示	第32-33页
· 决策树的规则获取	第33-34页
· 决策树的推理方法	第34-35页
· 决策树方法的选取	第35-36页
· 本章小结	第36-37页
第四章基于决策树的航空蓄电池故障诊断模型与算法研究	第37-52页
· 决策树相关问题研究	第37-39页
· 决策树的概念	第37页
· 决策树的生成过程	第37-38页
· 决策树的评价指标	第38-39页
· 决策树算法比较研究	第39-42页
· ID3 算法简介	第39-40页
· C4.5 算法简介	第40-41页
· CART 算法简介	第41页
· 决策树算法的比较	第41-42页
· 针对 G-242 型航空蓄电池的决策树算法选取	第42-46页
· 决策树算法的选取	第42-43页
· ID3 算法在蓄电池故障诊断中的应用	第43-46页
· ID3 算法的改进及决策树故障诊断模型的建立	第46-51页
· 基于粗糙集理论的条件属性约简算法的验证与程序设计	第46-50页
· 基于属性约简的决策树故障诊断模型的建立	第50-51页
· 本章小结	第51-52页
第五章航空蓄电池故障诊断系统的实现	第52-58页
· 实例需求分析	第52-53页
· 基于数据挖掘的蓄电池故障诊断软件开发	第53-56页
· 系统的技术特征	第53页
· 系统的关键技术	第53页
· 系统模块介绍	第53-56页
· 数据挖掘结果分析	第56-57页
· 本章小结	第57-58页
结论	第58-59页
参考文献	第59-61页
附录	第61-67页
攻读硕士学位期间取得的学术成果	第67-68页
致谢	第68 页

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