智能化农业信息系统中不精确推理和基于案例推理的研究

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智能化农业信息系统中不精确推理和基于案例推理的研究

     论文目录

致谢第1-3页

中文摘要第3-4页

英文摘要第4-5页

目录第5-39页

第一章 引言第39-45页

 第一节 专家系统概述第39-42页

  1．1．1 什么是专家系统第39-40页

  1．1．2 专家系统的知识表达和推理第40-42页

 第二节 基于不精确推理的专家系统第42页

 第三节 基于案例推理的专家系统第42-45页

第二章 专家系统相关理论及研究现状第45-78页

 第一节 专家系统的基本理论第45-54页

  2．1．1 专家系统的历史和定义第45-47页

  2．1．2 专家系统的结构第47-49页

  2．1．3 专家系统的基本特征第49-50页

  2．1．4 专家系统的适用领域第50-51页

  2．1．5 专家系统的优点及不足第51-52页

  2．1．6 专家系统的语言、外壳和工具第52-54页

  2．1．7 小结第54页

 第二节 专家系统的知识表述第54-62页

  2．2．1 知识的含义第54-56页

  2．2．2 产生式表示法第56页

  2．2．3 逻辑方法第56-58页

  2．2．4 语义网络第58-60页

  2．2．5 框架第60-62页

  2．2．6 小结第62页

 第三节 专家系统的推理方法第62-69页

  2．3．1 基本概念第62-64页

  2．3．2 推理控制策略第64-69页

 第四节 不精确推理的基本理论第69-78页

  2．4．1 不确定性第69页

  2．4．2 不精确推理的要素和方法分类第69-71页

  2．4．3 可信度方法第71-72页

  2．4．4 模糊方法第72-78页

第三章 一个多任务不精确推理专家系统分析第78-89页

 第一节 多任务不精确推理专家系统第78页

 第二节 知识库中知识实体及其数据结构第78-81页

 第三节 知识获取机构的分析第81页

 第四节 TMS--真值维持结构第81-83页

 第五节 推理机部分的分析第83-87页

 第六节 解释机构的分析第87-88页

 第七节 小结第88-89页

第四章 模糊专家系统结构模型设计第89-96页

 第一节 研究背景第89-90页

 第二节 不确定性的表示第90-91页

 第三节 模糊专家系统的构成第91-92页

 第四节 模糊事实和模糊知识的表示第92-94页

 第五节 不确定传播算法第94-95页

 第六节 小结第95-96页

第五章 基于案例推理的理论第96-106页

 第一节 基于案例推理的介绍第96-97页

  5．1．1 研究背景和动机第96页

  5．1．2 基于案例的问题解决第96-97页

  5．1．3 基于案例推理的学习能力第97页

  5．1．4 将案例与其它知识结合第97页

 第二节 CBR方法的主要类型第97-98页

 第三节 一个基于案例推理的描述框架第98-101页

  5．3．1 CBR循环第99-100页

  5．3．2 CBR的任务阶层图第100-101页

 第四节 CBR问题域第101-104页

  5．4．1 案例的表达第101-102页

  5．4．2 案例搜索第102-103页

  5．4．3 案例复用第103页

  5．4．4 案例校验第103-104页

  5．4．5 案例保存——学习第104页

 第五节 集成方法第104-105页

 第六节 小结第105-106页

第六章 基于案例推理专家系统设计与实现第106-115页

 第一节 系统的总体设计第106-107页

 第二节 系统的数据结构第107-108页

 第三节 界面和功能设计第108-109页

 第四节 案例描述第109-111页

 第五节 案例搜索和知识库的组成第111-112页

 第六节 案例复用和校验第112-113页

 第七节 案例库的更新第113页

 第八节 小结第113-115页

第七章 结束语第115-117页

 第一节 研究总结与体会第115-116页

 第二节 展望进一步的工作第116-117页

参考文献第117页

论文编号BS868257，这篇论文共117页
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