摘要 | 第10-11页 |
英文摘要 | 第11-12页 |
1 引言 | 第13-26页 |
1.1 我国鸡病的发展现状及其流行趋势 | 第13-14页 |
1.1.1 鸡病发展现状 | 第13-14页 |
1.1.2 鸡病流行趋势 | 第14页 |
1.2 专家系统概述 | 第14-19页 |
1.2.1 专家系统的基本结构 | 第14-16页 |
1.2.2 专家系统的特点 | 第16页 |
1.2.3 专家系统的知识获取 | 第16-17页 |
1.2.4 专家系统知识库 | 第17-18页 |
1.2.5 专家系统的推理机 | 第18-19页 |
1.3 专家系统在动物智能诊断中的应用 | 第19-20页 |
1.3.1 国内专家系统在动物智能诊断中的应用 | 第19-20页 |
1.3.2 国外专家系统在动物智能诊断中的应用 | 第20页 |
1.4 知识推理技术的概述 | 第20-24页 |
1.4.1 案例推理理论的概述 | 第20-23页 |
1.4.2 不确定规则推理理论的概述 | 第23-24页 |
1.5 鸡病诊断与防控信息系统在养殖业中的需求 | 第24页 |
1.6 研究内容 | 第24-25页 |
1.7 研究目的与意义 | 第25-26页 |
2 鸡病诊断与防控信息系统的设计 | 第26-38页 |
2.1 研究方法和技术路线 | 第26-27页 |
2.2 系统分析 | 第27-29页 |
2.2.1 系统框架的分析 | 第27-28页 |
2.2.2 系统技术的分析 | 第28页 |
2.2.3 系统功能的分析 | 第28-29页 |
2.2.4 系统工作程序分析 | 第29页 |
2.3 系统结构设计 | 第29-30页 |
2.4 系统功能设计 | 第30-33页 |
2.4.1 疾病诊断模块 | 第31页 |
2.4.2 疾病防控模块 | 第31-32页 |
2.4.3 药品和疫苗管理 | 第32页 |
2.4.4 知识查询模块 | 第32-33页 |
2.5 系统知识结构设计 | 第33-34页 |
2.5.1 知识的概述 | 第33-34页 |
2.5.2 知识获取技术 | 第34页 |
2.5.3 知识表示技术 | 第34页 |
2.5.4 知识库的建立 | 第34页 |
2.6 系统数据库设计 | 第34-38页 |
2.6.1 数据库设计的概念 | 第34-36页 |
2.6.2 数据库设计中的注意事项 | 第36页 |
2.6.3 系统的数据库设计 | 第36-38页 |
3 鸡病诊断与防控信息系统的构建 | 第38-43页 |
3.1 系统构建的条件 | 第38页 |
3.2 系统构建的环境 | 第38-39页 |
3.2.1 硬件环境 | 第38页 |
3.2.2 软件环境 | 第38-39页 |
3.3 B/S结构的概述 | 第39-40页 |
3.3.1 B/S结构的简介 | 第39页 |
3.3.2 B/S结构的工作原理 | 第39-40页 |
3.3.3 B/S结构的运行特点 | 第40页 |
3.4 疾病诊断的推理机制及运行策略 | 第40-43页 |
4 鸡病诊断与防控信息系统的实现 | 第43-77页 |
4.1 系统登录界面 | 第43页 |
4.2 系统疾病诊断模块的实现 | 第43-52页 |
4.2.1 基于病理学诊断模块 | 第44-48页 |
4.2.2 基于临床症状诊断模块 | 第48-52页 |
4.2.3 基于流行病学诊断模块 | 第52页 |
4.3 系统疾病防控模块的实现 | 第52-59页 |
4.3.1 疾病防治方案模块 | 第52-56页 |
4.3.2 疾病免疫方案模块 | 第56-59页 |
4.4 系统知识查询模块的实现 | 第59-77页 |
4.4.1 药品知识查询模块 | 第59-63页 |
4.4.2 疫苗知识查询模块 | 第63-66页 |
4.4.3 疾病知识查询模块 | 第66-70页 |
4.4.4 图片和视频查询模块 | 第70-73页 |
4.4.5 实验室检查知识查询模块 | 第73-77页 |
5 讨论 | 第77-80页 |
5.1 基于不确定规则推理与案例推理结合开发系统的优势 | 第77页 |
5.2 鸡病诊断与防控信息系统的应用前景 | 第77-78页 |
5.3 兽医病理学诊断在专家系统智能诊断中的应用前景 | 第78-79页 |
5.4 系统开发实现过程中需要注意的问题 | 第79-80页 |
6 结论 | 第80-81页 |
致谢 | 第81-82页 |
参考文献 | 第82-87页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第87页 |