声明
摘要
第1章 绪论
1.1 研究的背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 基于粗糙集和证据理论的信息融合方法的研究意义
1.2 国内外研究现状及意义
1.2.1 粗糙集理论的研究现状
1.2.2 D-S证据理论的研究现状
1.2.3 基于粗糙集和证据理论的信息融合方法的研究现状及进展
1.3 本文的主要内容与结构介绍
1.3.1 本文的主要研究内容
1.3.2 本文的结构划分及介绍
第2章 粗糙集理论及D-S证据理论
2.1 粗糙集理论
2.1.1 粗糙集理论的基本概念
2.1.2 属性约简的定义
2.2 D-S证据理论
2.2.1 D-S证据理论的基本概念
2.2.2 信任区间与不确定性表示
2.2.3 Dempster合成规则
2.3 小结
第3章 基于粗糙集和D-S证据理论的多源信息融合
3.1 信息融合常用方法
3.1.1 常用的单一算法
3.1.2 互补算法相结合的信息融合方法
3.2 基于粗糙集和D-S证据理论的信息融合方法
3.2.1 连续属性离散化
3.2.2 粗糙集属性约简方法
3.2.3 基本可信度分配的获取过程
3.2.4 证据合成方法
3.3 小结
第4章 船舶冷却水系统及故障介绍
4.1 船舶冷却水系统概述
4.2 “育鲲”轮中央冷却系统
4.2.1 海水冷却系统
4.2.2 低温淡水冷却系统
4.2.3 高温淡水冷却系统
4.3 船舶冷却水系统常见故障
4.3.1 海水冷却系统常见故障
4.3.2 低温淡水冷却系统常见故障
4.3.3 高温淡水冷却系统常见故障
4.4 小结
第5章 船舶冷却水系统故障智能诊断应用研究
5.1 船舶冷却水系统的智能诊断
5.2 船舶冷却水系统故障诊断的问题概述
5.3 基于信息融合的船舶冷却水系统故障诊断
5.3.1 模型搭建
5.3.2 数据预处理暨连续属性离散化
5.3.3 属性约简
5.3.4 基本可信度分配
5.3.5 证据合成
5.4 小结
第6章 船舶冷却水系统故障诊断的仿真实验
6.1 船舶系统故障诊断仿真系统框架
6.2 船舶冷却水系统故障诊断仿真软件
6.2.1 仿真软件开发
6.2.2 融合算法编程的实现
6.2.3 仿真软件的界面及功能介绍
6.3 小结
结论与展望
参考文献
攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢
作者简介