该文系统地研究了数据仓库、数据挖掘技术,论述了数据仓库、数据挖掘技术与故障诊断专家系统进行结合的方法,使专家系统在诊断规则的发现以及诊断知识的扩充、更新等方面发挥更大的作用.第一章概括地讨论了建立数据仓库、进行数据挖掘的意义,探讨了数据仓库、数据挖掘的研究现状,并且简要介绍了论文研究内容.第二章论述了数据仓库的基本结构,包括数据仓库的组成部分、与传统数据库的区别、数据仓库的作用,并且详细论述了数据仓库的体系结构,即数据仓库的七个组成部分.第三章讨论了数据仓库设计与开发的方法,包括数据仓库工程规划的制定、数据仓库的数据库设计原则、以及建立数据仓库的步骤、程序.第四章论述了数据挖掘的概念、数据挖掘在决策支持空间中的地位以及数据挖掘方法,包括决策树、人工神经网络、最近邻和聚类技术、遗传算法、规则归纳,并给出了算法的实现方法和几种数据挖掘方法的比较,讨论了数据挖掘的技术中心观点和业务中心观点.第五章论述了数据仓库、数据挖掘技术与故障诊断专家系统进行结合的方法,介绍了如何实现专家系统、如何建立故障诊断数据仓库以及如何利用数据挖掘技术对历史故障数据进行挖掘以发现新的故障诊断规则.第六章总结了该论文,并提出了需要进一步研究的问题.