安徽省旱涝灾害评估智能决策支持系统的研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-11页 |
| ·背景和意义 | 第8-9页 |
| ·智能决策支持系统的发展历史与现状 | 第9-10页 |
| ·本文的内容与安排 | 第10-11页 |
| 第二章 安徽省气候特点及旱涝灾害分布 | 第11-16页 |
| ·安徽省气候生态分区 | 第11-12页 |
| ·安徽省灾情基本特征 | 第12-13页 |
| ·安徽省旱涝灾害发生分布 | 第13-16页 |
| 第三章 智能决策支持系统 | 第16-29页 |
| ·决策支持系统的体系结构 | 第16-21页 |
| ·基于X库的体系结构 | 第17-19页 |
| ·基于知识的体系结构 | 第19-21页 |
| ·智能决策支持系统的功能及体系结构 | 第21-24页 |
| ·IDSS的功能 | 第21-22页 |
| ·IDSS的体系结构 | 第22-23页 |
| ·三种IDSS结构的比较 | 第23-24页 |
| ·基于Agent的IDSS | 第24-26页 |
| ·智能决策支持系统的发展趋势 | 第26-29页 |
| ·与数据仓库和数据挖掘技术的结合 | 第26页 |
| ·与Agent技术的结合 | 第26-27页 |
| ·和网络技术的结合 | 第27-29页 |
| 第四章 模型库 | 第29-36页 |
| ·模型库 | 第29-31页 |
| ·模型综述 | 第29-30页 |
| ·数学模型 | 第30页 |
| ·模型库 | 第30-31页 |
| ·IDSS的模型库系统 | 第31-36页 |
| ·模型库系统 | 第31-32页 |
| ·模型的存储管理 | 第32-33页 |
| ·模型的运行管理 | 第33页 |
| ·支持模型的组合 | 第33-34页 |
| ·面向对象模型表示 | 第34-36页 |
| 第五章 知识库与推理机制 | 第36-47页 |
| ·知识表示与获取 | 第36-40页 |
| ·知识表示 | 第36-39页 |
| ·知识运用 | 第39-40页 |
| ·知识获取 | 第40页 |
| ·推理机制 | 第40-44页 |
| ·正向推理 | 第41页 |
| ·反向推理 | 第41-42页 |
| ·双向混合推理 | 第42-43页 |
| ·基于可信度的改进型不确定性推理 | 第43-44页 |
| ·知识库 | 第44-47页 |
| 第六章 旱涝灾害评估IDSS设计与实现 | 第47-74页 |
| ·基于组件的软件开发方法 | 第47-52页 |
| ·系统总体设计 | 第52-60页 |
| ·系统功能结构 | 第52页 |
| ·系统软件处理流程 | 第52-57页 |
| ·系统数据处理流程 | 第57-60页 |
| ·系统实现 | 第60-73页 |
| ·系统开发环境 | 第60-61页 |
| ·旱涝灾害评估模型库 | 第61-65页 |
| ·旱涝灾害评估知识库与推理机 | 第65-73页 |
| ·系统结果分析 | 第73-74页 |
| 第七章 总结 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第82页 |
