1. 研究目的与意义
随着汽车行业的发展，在汽车使用的过程中也会故障，这些故障可能导致发生事故，所以我们有必要去研究故障诊断尽量避免事故的发生减少人员伤亡和财产损失。
故障诊断作为提高汽车发动机使用安全性和可靠性的有力措施，不仅使车主能够及时发现故障并处理，还能保证车辆在良好的状态下运行，延长汽车的使用寿命。
目前，汽车发动机故障诊断知识主要依靠专家的经验获取，很难进行知识的更新、而且知识规则常出现严重的不一致、冗余、甚至组合爆炸等问题。
2. 国内外研究现状分析
1.国外汽车诊断技术发展概况在20世纪中期，汽车工业化国家形成了以故障诊断和性能调试为主的单项检测技术，随着汽车技术的进步，国外汽车诊断技术发展很快，并且大量应用了电子技术，物理，化学，声，光与机械结合的多种坚持技术。
20世纪70年代初以来欧美等西方国家的汽车新结构新技术层出不穷，导致了汽车诊断内容的复杂化，随着汽车保有量急剧增加，熟练维修人员相对短缺，各国有关汽车安全，排放的法规相继出台，对诊断检测提出了更精确，更可靠地要求。
20世纪80年代，随着计算机技术的发展，出现了汽车检测诊断，数据采集处理自动化，检测结果直接打印等功能的汽车检测仪，在此基础上，为加强汽车管理，各工业发达国家相继建立了汽车检测站，实现汽车检测的制度化。
3. 研究的基本内容与计划
一、研究内容:二、 1.绪论1.1 汽车发动机诊断的方法1.2 数据挖掘在汽车发动机故障诊断中的地位1.3 研究原因、目的2.数据挖掘的介绍与说明2.1数据挖掘的研究现状2.2数据挖掘在汽车诊断的应用2.3基于数据挖掘的知识获取2.4数据挖掘技术的发展3.汽车故障与诊断 3.1常见的汽车故障 3.2汽车故障诊断的基本内容 3.3汽车故障诊断的方法4．基于Weka平台故障诊断知识获取4.1 weka平台介绍4.2软件应用4.3诊断分析5.总结5.1总结5.2展望 第1-2周：收集资料，撰写开题报告与文献综述，完成开题。
第3-5周：通过查阅资料阅读文献，了解什么是数据挖掘第6-8周：对汽车发动机的磨损机理进行分析第9-11周：利用weka平台进行故障诊断的知识获取第12-16周：整理资料，撰写论文，准备毕业答辩。
4. 研究创新点
Weka一个已经成为一个国际知名的数据挖掘平台，其免费开源，算法丰富，兼容性好，应用于汽车故障诊断方便快捷知识获取更快更完善，为产业节约成本，缩短研究周期。
