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基于知识的传感器概念设计智能启发系统的研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第7-12页
1 绪论第12-19页
   ·课题的来源第12页
   ·本课题的研究目的和意义第12-13页
     ·传感器在信息社会中的地位、应用和研发的迫切性第12页
     ·传感器的研发现状第12-13页
   ·概念设计的定义及其发展历程第13-15页
     ·概念设计的定义第13-14页
     ·概念设计发展的历程第14-15页
   ·基于知识的概念设计的历史、现状与发展趋势第15-16页
     ·基于知识的概念设计的历史、现状第15-16页
     ·基于知识的概念设计的发展趋势第16页
   ·FEK概念设计模型在传感器产品设计中的应用第16-18页
     ·概念设计在传感器产品设计中的重要性第16页
     ·FEK概念设计模型在传感器产品设计中的应用第16-17页
     ·FEK概念设计模型中的智能系统第17-18页
   ·本章小结第18-19页
2 智能系统第19-29页
   ·智能系统的定义第19-20页
   ·智能系统的一般结构第20-21页
   ·智能系统的开发方法第21-22页
   ·知识的获取第22-23页
   ·知识的表示第23-24页
   ·知识的推理第24-27页
     ·推理的方法第24-25页
     ·推理的控制策略第25-26页
     ·搜索策略第26-27页
   ·智能系统在传感器概念设计中的实现第27-28页
   ·本章小结第28-29页
3 传感器的功能分析和数据库的构建第29-40页
   ·传感器的功能分析第29-32页
     ·传感器的定义第29页
     ·传感器的组成与分类第29-32页
   ·数据库的构建第32-39页
     ·Microsoft SQL Server 2000简介第32-33页
     ·SQL Server 2000构建传感器数据库第33-38页
     ·传感器约束库和实例库的创建第38-39页
   ·本章小结第39-40页
4 传感器的效应及其效应知识库的设计第40-52页
     ·功能和效应第40页
   ·效应的定义及其应用第40-42页
     ·效应的定义第40-41页
     ·效应的应用第41-42页
   ·智能数据库的功能分析第42-46页
     ·关系数据库与知识库的区别和联系第42-45页
     ·关系数据库的特点及其建立知识库的优点第45-46页
   ·关系数据库实现知识库的方法第46-51页
     ·知识的表示第47-48页
     ·采用关系数据库实现知识库的工作周期第48-49页
     ·规则知识转化为适应数据表存储模式的分析第49-51页
   ·本章小结第51-52页
5 推理机的设计第52-66页
   ·推理机的定义第52页
   ·算法的概述第52-53页
     ·算法的定义第52页
     ·算法的效率第52-53页
   ·遗传算法的原理第53-54页
   ·遗传算法对传感器效应的操作与优化第54-60页
     ·问题的表示第54页
     ·初始种群的产生第54页
     ·计算适应度函数第54-55页
     ·遗传操作第55-57页
     ·算法的设计与实现第57-60页
   ·不确定推理算法的设计第60-61页
     ·知识的不确定性表示第60-61页
     ·可信度推理算法第61页
   ·推理机的设计第61-65页
   ·本章小结第65-66页
6 概念设计智能启发系统的实现第66-80页
   ·传感器概念设计智能启发系统的开发第66-79页
     ·传感器概念设计智能启发系统的开发流程图第66-68页
     ·ADO.NET简介第68-69页
     ·传感器概念设计智能启发系统主界面的开发第69-70页
     ·数据库的开发第70-74页
     ·推理机的开发第74-79页
   ·本章小结第79-80页
7 结论与展望第80-82页
   ·结论第80-81页
   ·展望第81-82页
参考文献第82-87页
致谢第87-88页
攻读硕士学位期间发表论文第88-89页
作者简介第89页

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