基于SVM的知识管理系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 引言 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第13页 |
| 1.3 国内外研究分析 | 第13-19页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第19-20页 |
| 第2章 相关技术概述 | 第20-32页 |
| 2.1 知识 | 第20-21页 |
| 2.2 知识管理 | 第21-26页 |
| 2.3 知识分类 | 第26-28页 |
| 2.4 分类算法对比研究 | 第28-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 系统需求分析 | 第32-45页 |
| 3.1 系统建设背景 | 第32页 |
| 3.2 知识管理系统现状分析 | 第32-39页 |
| 3.3 知识管理现状评估 | 第39-41页 |
| 3.4 系统建设要求 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于SVM算法的知识管理系统设计 | 第45-59页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第45-49页 |
| 4.2 系统设计 | 第49-56页 |
| 4.2.1 炼油知识采集功能模块设计 | 第49-52页 |
| 4.2.2 炼油知识采集功能模块设计 | 第52-53页 |
| 4.2.3 标准规范类知识采集功能模块设计 | 第53-55页 |
| 4.2.4 工艺技术类知识采集功能模块设计 | 第55页 |
| 4.2.5 专家信息类知识采集功能模块设计 | 第55-56页 |
| 4.3 SVM自动分类模块设计 | 第56-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 系统实现与应用 | 第59-67页 |
| 5.1 系统实现技术 | 第59-62页 |
| 5.1.1 原则 | 第59页 |
| 5.1.2 技术路线 | 第59-62页 |
| 5.2 SVM自动分类算法实现 | 第62-64页 |
| 5.3 系统应用及效果分析 | 第64-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 总结 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
