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1.4第一章测试题

1、【简答题】

2.5第二章测试题

1、【简答题】对动态数据进行分类的意义何在？

2、【简答题】为什么要区分各态历经随机过程与平稳随机过程？

3、【简答题】平稳随机过程的必要条件是什么？工程实际中如何判断动态过程是否为平稳随机过程？

4、【简答题】根据图2.26所示的单个记录数据分析一般方法，解释为什么平稳性检验要在周期性检验和正态性检验之前进行？

5、【简答题】根据图2.27所示的多个记录数据分析一般方法，解释为什么凝聚函数的估计应伴随频率响应函数的计算？

6、【简答题】离散傅里叶变换时要注意哪些问题？

7、【简答题】故障诊断时如何选取小波函数以满足信号的时频分辨要求？

8、【简答题】测试数据处理方法有哪几类？

9、【简答题】小波分解与小波包分解有何不同？

3.3第三章测试题

1、【简答题】举例说明贝叶斯决策规则的故障分类原则是什么？需要哪些先决条件？

2、【简答题】写出两类和多类情况下，最小故障率贝叶斯决策判别函数。

3、【简答题】时序模型诊断法有什么特点？诊断过程由哪些步骤组成？

4、【简答题】欧几里德距离判别函数在计算时应注意什么问题？举例说明欧几里德距离判别函数的意义。

5、【简答题】主量分析方法的目标是什么？它的特点是什么？

6、【简答题】灰色系统理论的关联度分析方法有哪些特点？说明关联度矩阵的含义。

7、【简答题】基于支持向量机的故障诊断方法的优点是什么？

4.7第四章测试题

1、【简答题】模糊概念为什么不能用经典集合加以描述？

2、【简答题】模糊集合的隶属函数，为什么无法找到统一的模式？

3、【简答题】隶属函数构造的基本准则是什么？常用的隶属函数有哪些？

4、【简答题】模糊集的表示方法有哪几种？

5、【简答题】模糊综合评判的五种具体模型是什么？适用范围如何确定？

6、【简答题】模糊聚类分析的一般步骤是什么？

5.4第五章测试题

1、【简答题】故障树分析方法的原理是什么？如何确定故障树的顶事件？中间事件、底事件与顶事件的关系是什么？

2、【简答题】根据你的研究课题选定一个研究对象，利用故障树分析方法对其进行故障分析。

3、【简答题】建立故障树的原则有哪些？

4、【简答题】故障树分析的步骤有哪些？

6.4第六章测试题

1、【简答题】什么是专家？什么是专家系统？

2、【简答题】专家系统有哪些特点？专家系统包括哪些基本结构？

3、【简答题】什么是知识表示？知识表示的要求有哪些？

4、【简答题】专家系统是如何进行知识表示的？专家系统的知识又是如何获取的？

5、【简答题】故障诊断专家系统的主要推理方式有哪些？

6、【简答题】领域知识按其使用范围可分为哪几类？各自的定义是什么？

7、【简答题】知识的产生式表示优缺点是什么？

7.5第七章测试题

1、【简答题】什么是人工神经网络？人工神经网络主要应用在那些领域？

2、【简答题】人工神经网络在故障诊断领域的应用研究有哪些优缺点？主要研究集中在哪三个方面？

3、【简答题】人工神经网络常见的激活函数形式有哪几种？bp网络中采用的激活函数是那种形式？

4、【简答题】典型结构的神经网络有几种？人工神经网络的拓扑结构通常分为哪两大类？

5、【简答题】三层bp神经网络隐含层节点数如何确定？是否隐含层数越多bp神经网络性能越好？

6、【简答题】bp算法（梯度下降）有哪些缺点？对bp算法提出了哪些优化算法？

7、【简答题】利用神经网络进行故障诊断，可将诊断方法分为哪两大类？

8、【简答题】根据自己的兴趣和研究领域选择诊断对象，利用神经网络建立故障诊断模型并进行故障诊断。

9、【简答题】神经网络的学习方法分为哪几类？有哪些学习规则？

10、【简答题】什么是bp算法？bp算法的处理过程分为哪几个阶段？

8.3第八章测试题

1、【简答题】什么是数据融合故障诊断方法？数据融合理论在故障诊断中应用的优势有哪些？

2、【简答题】数据融合可分为哪些级别？各级别处理的信息有何区别？

3、【简答题】试比较各种数据融合诊断方法的优缺点及适用范围。

4、【简答题】请查阅资料，举例说明数据融合诊断方法在设备故障诊断中的应用。

5、【简答题】根据自己的兴趣爱好和研究领域选择诊断对象，利用数据融合理论建立故障诊断模型并进行故障诊断。

6、【简答题】数据融合故障诊断系统是如何定义的？

7、【简答题】数据融合包含哪些过程及主要内容？

9.4第九章测试题