| 中文摘要 | 第1-7页 |
| 英文摘要 | 第7-8页 |
| 前言 | 第8-9页 |
| 文献综述 | 第9-21页 |
| 1 专家系统概述 | 第9-15页 |
| 1．1 专家系统定义 | 第9页 |
| 1．2 专家系统基本原理 | 第9-11页 |
| 1．3 农业专家系统的现状与展望 | 第11-12页 |
| 1．4 医学类智能系统的研究进展 | 第12-15页 |
| 2 神经网络概述 | 第15-19页 |
| 2．1 神经网络定义 | 第15页 |
| 2．2 神经网络基本原理 | 第15-18页 |
| 2．2．1 神经网络的结构 | 第15-16页 |
| 2．2．2 神经网络模型 | 第16-18页 |
| 2．3 神经网络在农业与医疗诊断中的应用 | 第18-19页 |
| 3 基于案例的推理（Case-Based Reasoning，CBR）概述 | 第19-21页 |
| 3．1 CBR定义 | 第19页 |
| 3．2 CBR基本原理 | 第19-20页 |
| 3．3 CBR在农业与医疗诊断中的应用 | 第20-21页 |
| 材料与方法 | 第21-34页 |
| 1 研究过程中所用的软硬件 | 第21页 |
| 2 病例、图片与文字资料 | 第21-22页 |
| 3 系统建立的方法 | 第22-31页 |
| 3．1 人类专家诊断与计算机诊断的特点 | 第22页 |
| 3．2 系统诊断的方法 | 第22-29页 |
| 3．2．1 基于两分类的神经网络阵列的前向推理 | 第22-25页 |
| 3．2．2 基于CBR的病例匹配及算法 | 第25-26页 |
| 3．2．3 其它辅助方法 | 第26-27页 |
| 3．2．4 诊断程序流程图 | 第27-29页 |
| 3．3 程序的编写 | 第29-31页 |
| 3．3．1 网络训练样本的构造 | 第29页 |
| 3．3．2 网络训练程序 | 第29-31页 |
| 3．3．3 系统数据库的构造与访问方法 | 第31页 |
| 3．3．4 诊断程序的编写 | 第31页 |
| 3．4 养鸡与鸡病防治知识浏览功能的实现 | 第31页 |
| 4 《高产蛋鸡饲养新技术》VCD光盘的制作 | 第31-34页 |
| 4．1 素材收集 | 第32页 |
| 4．2 制作方法 | 第32-33页 |
| 4．2．1 声音文件的制作 | 第32页 |
| 4．2．2 视频文件的制作 | 第32页 |
| 4．2．3 编辑素材 | 第32-33页 |
| 4．3 VCD光盘的刻制 | 第33-34页 |
| 结果与分析 | 第34-55页 |
| 1 系统的组成结构 | 第34-35页 |
| 2 系统的功能 | 第35-40页 |
| 2．1 概述 | 第35页 |
| 2．2 系统主要功能的使用方法 | 第35-40页 |
| 2．2．1 诊断功能 | 第35-38页 |
| 2．2．1．1 直接诊断 | 第36-38页 |
| 2．2．1．2 鉴别诊断 | 第38页 |
| 2．2．1．3 分类诊断 | 第38页 |
| 2．2．1．4 病例匹配 | 第38页 |
| 2．2．2 养鸡与鸡病防治知识浏览 | 第38-39页 |
| 2．2．3 系统管理 | 第39-40页 |
| 2．2．3．1 用于CBR的病例保存 | 第39-40页 |
| 2．2．3．2 图片管理 | 第40页 |
| 2．2．3．3 病例浏览 | 第40页 |
| 3 系统特色 | 第40-41页 |
| 4 系统性能评测 | 第41-55页 |
| 讨论 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-66页 |
| 附录 | 第66-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 作者简介 | 第76页 |