| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| ·课题背景与意义 | 第13-15页 |
| ·论文的工作与主要贡献 | 第15-16页 |
| ·论文内容 | 第15页 |
| ·论文工作和主要贡献 | 第15-16页 |
| ·论文的结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关问题的国内外研究述评 | 第18-39页 |
| ·基于知识的系统 | 第18-19页 |
| ·语义网络 | 第19-22页 |
| ·语义网络概述 | 第19-20页 |
| ·语义网络构造方法 | 第20-21页 |
| ·语义网络的应用 | 第21-22页 |
| ·自适应语义网络研究现状 | 第22-23页 |
| ·Zeleny的统计语义网络系统 | 第22-23页 |
| ·Smith的图形语义网络模型 | 第23页 |
| ·Burges的语义网络简化集方法 | 第23页 |
| ·计算智能方法 | 第23-25页 |
| ·一种计算智能学习方法—支持向量机 | 第25-35页 |
| ·支持向量机的简介 | 第25-26页 |
| ·支持向量机的核函数 | 第26-30页 |
| ·泛化性理论 | 第30-34页 |
| ·支持向量机组合的几种拓扑结构 | 第34-35页 |
| ·一种计算智能知识约简方法——粗糙集 | 第35-39页 |
| ·粗糙集理论概况 | 第35-36页 |
| ·粗糙集在知识管理方面的应用 | 第36-37页 |
| ·粗糙集应用发展的前沿 | 第37-39页 |
| 第3章 自适应语义网络的形式化描述和运算 | 第39-49页 |
| ·语义网络模型的简介 | 第39-40页 |
| ·形式化模型的定义 | 第40-41页 |
| ·自适应语义网络的形式化模型描述 | 第41-44页 |
| ·理论基础 | 第41-42页 |
| ·语义网络的形式化模型的定义 | 第42-43页 |
| ·分类学习器ML | 第43-44页 |
| ·约简过程RP | 第44页 |
| ·自适应语义网络的结构 | 第44-49页 |
| ·层次结构 | 第44-46页 |
| ·自适应语义网络系统层次结构的应用 | 第46-49页 |
| 第4章 基于支持矢量机的语义网络的自动获取知识研究 | 第49-65页 |
| ·核函数的实现 | 第50-53页 |
| ·软间隔优化的讨论 | 第53-57页 |
| ·二阶范数软间隔 | 第53-55页 |
| ·一阶范数软间隔 | 第55-57页 |
| ·多值处理 | 第57-62页 |
| ·不敏感损失函数 | 第59-62页 |
| ·应用高斯过程对学习效果进行显著性估计 | 第62-65页 |
| ·核与高斯过程 | 第62-65页 |
| 第5章 基于粗糙集理论的语义网络的简约研究 | 第65-91页 |
| ·概述 | 第65-67页 |
| ·决策表的生成及初始化 | 第67-74页 |
| ·决策表的生成 | 第67-71页 |
| ·决策表中不完备数据的处理 | 第71-74页 |
| ·决策表的约简 | 第74-83页 |
| ·基本概念 | 第74-76页 |
| ·决策表属性约简 | 第76-81页 |
| ·决策表值约简 | 第81-83页 |
| ·系统的更新 | 第83-91页 |
| 第6章 应用实例—自适应数字化舌象语义分析系统 | 第91-116页 |
| ·背景介绍 | 第91-92页 |
| ·数字化舌象分析系统设计的目标与难点 | 第92页 |
| ·舌象语义模型的设计 | 第92-101页 |
| ·底层特征描述 | 第93-95页 |
| ·舌象概念层描述 | 第95-100页 |
| ·病理层描述 | 第100-101页 |
| ·语义模型各属性层映射机制设计 | 第101-105页 |
| ·底层特征层至舌象概念层 | 第101-102页 |
| ·舌象概念层至病理层 | 第102-105页 |
| ·舌象语义模型的实现 | 第105-110页 |
| ·分析流程及其他一些问题 | 第110-113页 |
| ·基于图像语义分析技术的中医舌象处理分析流程 | 第110-111页 |
| ·舌图像的预处理 | 第111-112页 |
| ·舌体分割算法 | 第112-113页 |
| ·系统演示 | 第113-116页 |
| 第7章 应用实例——企业语义描述系统 | 第116-131页 |
| ·背景介绍 | 第116-117页 |
| ·DDDIC的层次结构的划分 | 第117-123页 |
| ·原始数据层 | 第118-120页 |
| ·潜层语义层 | 第120-122页 |
| ·聚合信息层 | 第122-123页 |
| ·DDDIC中支持矢量机分类器的设计 | 第123-127页 |
| ·核函数的确定 | 第123-126页 |
| ·软间隔范数的确定 | 第126-127页 |
| ·DDDIC中粗糙集简约算法的设计 | 第127-131页 |
| 结论与展望 | 第131-134页 |
| 参考文献 | 第134-143页 |
| 附录1 从核函数中构造核函数的证明 | 第143-145页 |
| 附录2 舌象概念层的部分Xml Schema定义文件 | 第145-150页 |
| 附录3 SVM的实现 | 第150-152页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第152-153页 |
| 致谢 | 第153页 |