| 目录 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Summary | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-14页 |
| ·知识获取在专家系统中的重要性 | 第12页 |
| ·论文的研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的研究目标 | 第13页 |
| ·论文的组织 | 第13-14页 |
| 第二章 知识获取 | 第14-19页 |
| ·知识获取简介 | 第14页 |
| ·知识获取的方法 | 第14-15页 |
| ·神经网络与知识获取的集成 | 第15-16页 |
| ·神经网络知识获取的特点 | 第15页 |
| ·神经网络知识获取的方法 | 第15-16页 |
| ·专家系统中的知识获取过程 | 第16-17页 |
| ·知识获取的研究现状 | 第17-19页 |
| 第三章 BP神经网络算法 | 第19-30页 |
| ·神经网络概述 | 第19-23页 |
| ·神经元模型 | 第19-20页 |
| ·神经元中的激发函数 | 第20-21页 |
| ·人工神经网络的计算特征 | 第21-22页 |
| ·神经网络的基本结构 | 第22-23页 |
| ·神经网络研究的起源和现状 | 第23页 |
| ·神经网络的特点 | 第23-24页 |
| ·BP神经网络简介 | 第24-25页 |
| ·BP算法的数学推理 | 第25-27页 |
| ·BP算法的改进——MSBP | 第27-28页 |
| ·BP神经网络的结构设计 | 第28-30页 |
| 第四章 BP神经网络知识获取的设计 | 第30-37页 |
| ·课题背景及意义 | 第30页 |
| ·病虫害知识特征 | 第30-32页 |
| ·神经网络知识获取框架 | 第32-33页 |
| ·知识获取子系统的实现 | 第33-37页 |
| ·开发平台的选择 | 第33页 |
| ·数据转换模块 | 第33页 |
| ·BP神经网络学习模块的实现 | 第33页 |
| ·规则提取模块 | 第33-37页 |
| 第五章 甘橘病虫害知识获取的Matlab实现 | 第37-48页 |
| ·建立辅助背景库 | 第37页 |
| ·建立样本库，输入样本试验数据 | 第37-38页 |
| ·BP神经网络的实现 | 第38-40页 |
| ·网络的构建和初始化 | 第38-39页 |
| ·网络训练和仿真 | 第39-40页 |
| ·性能测试 | 第40页 |
| ·规则抽取的实现 | 第40-42页 |
| ·实验结果 | 第42-48页 |
| ·隐含层节点数不同的实验结果 | 第42-43页 |
| ·改进算法与常规算法的比较 | 第43页 |
| ·规则抽取模块的实现结果 | 第43-45页 |
| ·系统性能评价 | 第45-46页 |
| ·用户界面 | 第46-48页 |
| 第六章 结束语 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 附录 | 第52-53页 |
| 附:学位论文原创性声明和关于学位论文使用授权的声明 | 第53页 |