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知识融合中若干关键技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第1章 绪论第13-27页
   ·问题提出与研究意义第13-14页
   ·知识融合的研究背景第14-20页
     ·知识科学中的知识融合第14-17页
     ·信息融合中的知识融合第17-18页
     ·知识融合的定义与结构第18-20页
   ·知识融合研究现状第20-23页
     ·国内外研究现状第20-22页
     ·目前存在的主要问题第22-23页
   ·本文的研究内容及论文结构第23-27页
     ·本文的主要研究内容第23-24页
     ·本文的内容组织结构第24-27页
第2章 知识融合体系结构第27-41页
   ·知识融合系统框架第27-29页
   ·本体库的构建与管理第29-35页
     ·本体相关原理第29-31页
     ·建立本体库第31-33页
     ·本体库的管理与维护第33-35页
   ·元知识的生成第35-38页
     ·元知识相关原理第35-36页
     ·构建元知识集第36-38页
   ·数据模块的相关规则第38-39页
   ·本章小结第39-41页
第3章 融合算法第41-65页
   ·问题描述与基本思路第41-43页
   ·基于遗传算法的KFA-G第43-50页
     ·遗传算法第43-45页
     ·KFA-G算法基本部件第45-47页
     ·KFA-G算法实现描述第47页
     ·实验分析第47-50页
   ·基于融合规则的方法KFA-R第50-55页
     ·基于融合规则的知识融合思路第51页
     ·KFA-R算法相关定义第51-53页
     ·KFA-R算法描述第53页
     ·实验分析第53-55页
   ·改进算法KFA-GR和KFA-RG第55-59页
     ·基本思路第55-56页
     ·算法描述第56-58页
     ·实验分析第58-59页
   ·需求驱动型算法KFA-SO第59-64页
     ·算法思路第59-60页
     ·算法框架第60-61页
     ·KFA-SO算法描述第61-62页
     ·实验分析第62-64页
   ·本章小结第64-65页
第4章 解知识空间第65-85页
   ·解知识空间的提出第65-68页
     ·相关研究第65-66页
     ·解知识空间定义第66-67页
     ·解知识空间相关概念第67-68页
   ·知识状态第68-71页
     ·知识状态生成第68-69页
     ·知识状态求解第69-71页
   ·节点状态演化第71-77页
     ·演化描述第71-74页
     ·演化矩阵第74-75页
     ·演化实验分析第75-77页
   ·知识聚类第77-82页
     ·相关研究第77-78页
     ·知识聚类算法第78-80页
     ·知识聚类的应用第80-82页
   ·搜索策略第82-83页
   ·本章小结第83-85页
第5章 反馈与自适应机制第85-97页
   ·问题提出第85-86页
   ·逻辑模型第86-90页
     ·结构分析第87-88页
     ·参数集第88-90页
   ·实现机制第90-92页
     ·反馈过程第90-91页
     ·参数校正第91-92页
   ·实验分析第92-95页
   ·本章小结第95-97页
第6章 实例分析第97-107页
   ·在基于网络化制造个性化产品协同定制中的应用第97-102页
     ·项目背景第97-98页
     ·系统结构设计第98-100页
     ·知识融合模块设计要点第100-102页
   ·在通讯行业自动应答服务中的应用第102-105页
     ·项目背景第102-103页
     ·系统结构设计第103-104页
     ·知识融合模块设计要点第104-105页
   ·本章小结第105-107页
第7章 总结与展望第107-109页
   ·总结第107-108页
   ·论文创新点第108页
   ·未来工作第108-109页
参考文献第109-119页
攻读学位期间发表的学术论文第119-120页
攻读学位期间承担和参与的科研项目第120-121页
致谢第121-123页
个人简历第123页

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