全文总字数：1246字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
（1）设备故障诊断在物流领域的重要性，设备故障诊断的国内外研究概况；（2）回顾K近邻算法理论；（3）分析某种特定设备或元件的物理构造及常见故障，利用K近邻聚类算法对该设备进行故障诊断；（4）运用K近邻算法在Matlab软件平台实现对物流设备的故障智能诊断；（5）毕业设计小结。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1．相关国内外资料查阅；2．研究阶段详细了解故障诊断的国内外研究概况；K近邻聚类算法理论学习和Matlab软件中的实现；运用Matlab对实际算例进行分析。
3． 其它：（1）整理毕业设计报告书一份，提供设计报告说明书不少于12000字。
（2）外文翻译为不少于20000英文字符，需交翻译外语原文和译稿，中文文献资料检索不少于15篇（其中近五年外文文献不少于3篇）；（3）答辩用PowerPoint进行。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1．第1周—第4周，4周时间收集并阅读毕业设计过程中相关的各种文献资料，开始英文文献的翻译。
提交开题报告并完成开题，开题报告中“设计的目的及意义”至少800字，“基本内容和技术方案”至少400字；第3周检查开题报告；2．第5周—第6周，2周时间，相关研究理论及研究方法学习；3．第7周—第8周，2周时间，掌握理论算法在Matlab软件平台的实现；理解物流设备物理构造及常见故障；完成英文资料翻译；完成论文中期检查；4．第9周—第13周，5周时间，在Matlab软件平台运用K近邻算法对算例对比分析，撰写毕业设计论文；提交电子版论文初稿；5. 第14周—第15周，2周时间，修改完善毕业论文；6. 第16周，1周时间，打印毕业设计论文，整理各项毕业设计材料以及准备答辩用的幻灯片，毕业答辩。
4. 主要参考文献
[1]王栋璀,丁云飞,朱晨烜.基于中智KNN的齿轮箱故障诊断方法[J].振动与冲击,2019,38(20):148-153.[2]黄国荣,何亚飞,杭琦.基于PCA和KNN的的电主轴故障诊断方法研究[J].上海第二工业大学学报,2018,35(04):273-279.[3]路敦利,宁芊,杨晓敏.KNN-朴素贝叶斯算法的滚动轴承故障诊断[J].计算机测量与控制,2018,26(06):21-23 27.[4]Mohammad Gohari,Amir Mohammad Eydi. Modelling of shaft unbalance: Modelling a multi discs rotor using K-Nearest Neighbor and Decision Tree Algorithms[J]. Measurement,2020,151.[5]彭龙. 风力发电机齿轮箱状态监测与故障诊断系统的研究[D].上海电机学院,2016.
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