| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1. 问题的提出与研究意义 | 第11-13页 |
| 2. 文献综述 | 第13-20页 |
| ·专家系统 | 第13-14页 |
| ·专家系统的设计与构造 | 第14-16页 |
| ·诊断型专家系统 | 第16-18页 |
| ·自动应答 | 第18-20页 |
| 3. 研究目的与特色 | 第20-23页 |
| ·研究目的 | 第20-21页 |
| ·研究特色 | 第21-23页 |
| 第二章 理论与方法 | 第23-48页 |
| 1. 网络专家系统的控件技术 | 第23-26页 |
| ·COM组件 | 第23-24页 |
| ·Web Services | 第24-26页 |
| 2. 基于产生式的专家系统 | 第26-36页 |
| ·产生式系统的一般性知识 | 第27-28页 |
| ·产生式系统的设计原理与基本算法 | 第28-30页 |
| ·知识表示方法 | 第30页 |
| ·产生式系统的匹配算法 | 第30-32页 |
| ·产生式规则知识系统的设计与实现 | 第32-33页 |
| ·产生式部件系统的设计与实现 | 第33-35页 |
| ·产生式系统的应用 | 第35-36页 |
| 3. 自动分词 | 第36-45页 |
| ·汉语自动分词技术 | 第36-37页 |
| ·汉语自动分词的技术方法 | 第37-43页 |
| ·汉语自动分词技术方法的评价、进展与不足 | 第43-45页 |
| 4. 系统开发网络平台 | 第45-48页 |
| 第三章 系统知识库的设计与建设 | 第48-76页 |
| 1. 知识与知识表示 | 第48-51页 |
| ·知识 | 第48页 |
| ·知识表示 | 第48-51页 |
| 2. 知识获取 | 第51-54页 |
| ·基于专家知识的知识获取 | 第53页 |
| ·基于文献数据库的知识获取 | 第53-54页 |
| 3. 知识分类—症状描述 | 第54-68页 |
| ·氮(N) | 第54-55页 |
| ·磷(P) | 第55-56页 |
| ·钾(K) | 第56-58页 |
| ·钙(Ca) | 第58-60页 |
| ·镁(Mg) | 第60-61页 |
| ·硫(S) | 第61页 |
| ·铁(Fe) | 第61-63页 |
| ·铜(Cu) | 第63页 |
| ·锌(Zn) | 第63-64页 |
| ·硼(B) | 第64-66页 |
| ·钼(Mo) | 第66-67页 |
| ·锰(Mn) | 第67-68页 |
| 4. 知识的专业归纳 | 第68-73页 |
| ·特殊症状子知识库 | 第69页 |
| ·作物的生长表观症状子知识库 | 第69-70页 |
| ·叶片症状子知识库 | 第70-71页 |
| ·诊断检索表 | 第71-73页 |
| 5. 数据库的选择 | 第73-75页 |
| ·数据库的逻辑设计 | 第73页 |
| ·数据库的物理设计 | 第73-74页 |
| ·系统数据库的设计 | 第74页 |
| ·全文索引的应用 | 第74-75页 |
| 6 本章小结 | 第75-76页 |
| 第四章 作物症状的自动分词研究 | 第76-95页 |
| 1. 自动分词的必要性 | 第76-77页 |
| 2. 中文分词技术难点分析 | 第77-78页 |
| ·切分歧义 | 第77页 |
| ·未登录词识别 | 第77页 |
| ·分词与理解的先后 | 第77-78页 |
| 3. 语言模型 | 第78-81页 |
| ·N-gram模型 | 第78-79页 |
| ·HMM模型 | 第79-81页 |
| 4. 分词的基本算法 | 第81-87页 |
| ·机械分词法 | 第81-83页 |
| ·自动分词方法 | 第83-86页 |
| ·非机械分词法 | 第86-87页 |
| 5. 现有中文自动分词系统 | 第87-89页 |
| ·国内研究的分词系统 | 第87-89页 |
| ·Microsoft Research汉语句法分析器中的自动分词 | 第89页 |
| 6. 自动分词系统的评价准则 | 第89-90页 |
| 7. 作物症状自动分词的实现 | 第90-93页 |
| ·自动分词系统的理论模型 | 第90-92页 |
| ·PDCWSM的词典 | 第92页 |
| ·PDCWSM的分词算法 | 第92-93页 |
| ·PDCWSM的实现流程 | 第93页 |
| 8. 本章小结 | 第93-95页 |
| 第五章 系统推理过程 | 第95-113页 |
| 1. 产生式的基本形式 | 第95-96页 |
| 2. 产生式理论探究 | 第96-102页 |
| ·规则库(知识库) | 第96-97页 |
| ·推理机 | 第97-99页 |
| ·控制策略分析 | 第99-100页 |
| ·产生式系统的推理方式 | 第100-102页 |
| 3. 产生式推理的实现 | 第102-109页 |
| ·规则的构建 | 第102-103页 |
| ·CERTAIN与UNCERTAIN表的构建 | 第103-104页 |
| ·推理过程 | 第104-107页 |
| ·算法设计 | 第107-109页 |
| 4. 实例研究 | 第109-110页 |
| ·一级推理实现 | 第109-110页 |
| ·二、三级推理实现 | 第110页 |
| 5. 非理想状态推理实现 | 第110-112页 |
| 6. 本章小结 | 第112-113页 |
| 第六章 诊断结果的肥料配方设计研究 | 第113-127页 |
| 1. 配方的对偶模型研究 | 第113-117页 |
| ·运筹学概念 | 第113页 |
| ·线性规划介绍 | 第113-114页 |
| ·对偶模型理论与方法 | 第114-115页 |
| ·软件介绍: Lindo | 第115-117页 |
| ·复混肥配方设计 | 第117页 |
| 2. 研究实例分析 | 第117-121页 |
| ·结果分析 | 第119-120页 |
| ·缩减成本分析 | 第120页 |
| ·灵敏度分析 | 第120-121页 |
| ·影子价格分析 | 第121页 |
| 3. 复混肥配方的网络发布研究 | 第121-126页 |
| ·网络发布平台 | 第121-122页 |
| ·线性规划方程 | 第122页 |
| ·水分校正 | 第122页 |
| ·系统结构 | 第122-123页 |
| ·知识获取与数据库设计 | 第123-124页 |
| ·推理机 | 第124-125页 |
| ·结果检验 | 第125-126页 |
| 4. 本章小结 | 第126-127页 |
| 第七章 结论与建议 | 第127-129页 |
| 1. 研究结论 | 第127页 |
| 2. 研究建议 | 第127-129页 |
| 参考文献 | 第129-139页 |
| 致谢 | 第139-140页 |
| 发表文章 | 第140-142页 |
| 攻读博士学位期间主持或参加的课题 | 第142页 |