| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·问题提出 | 第9页 |
| ·研究的背景、目的和意义 | 第9-10页 |
| ·文献综述 | 第10-14页 |
| ·本文工作 | 第14-15页 |
| 2 RIMER 基础理论 | 第15-23页 |
| ·RIMER 中的知识表示方法 | 第15-16页 |
| ·RIMER 理论中信息转化方法 | 第16-17页 |
| ·利用证据推理方法实现置信规则库推理 | 第17-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 3 RIMER 专家系统学习训练模型算法的开发与设计 | 第23-33页 |
| ·学习训练模型的提出 | 第23-25页 |
| ·置信规则库参数学习训练模型算法基础 | 第25-27页 |
| ·基于梯度法和二分法的置信规则库参数训练方法 | 第27-30页 |
| ·修正后的优化训练算法 | 第30-31页 |
| ·优化训练算法初始点的确定 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 4 RIMER 原型专家系统的开发与设计 | 第33-44页 |
| ·基于RIMER 理论的专家系统的整体框架 | 第33-35页 |
| ·RIMER 专家系统开发设计中用到的关键技术 | 第35-38页 |
| ·RIMER 专家系统模块设计 | 第38-42页 |
| ·小结 | 第42-44页 |
| 5 RIMER 专家系统自学习算例及分析 | 第44-61页 |
| ·示例一 | 第44-50页 |
| ·示例二 | 第50-57页 |
| ·示例三 | 第57-58页 |
| ·算法分析 | 第58-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 6 系统总结与展望 | 第61-64页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录1 攻读学位期间发表论文目录 | 第69-70页 |
| 附录2 攻读学位期间参与科研项目 | 第70页 |