基于WEB的贵州省柑橘农业专家系统研究和实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 前言 | 第7-10页 |
| ·课题来源及背景 | 第7页 |
| ·国内外专家系统的发展状况 | 第7-8页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第8页 |
| ·本文的创新点及内容组织 | 第8-10页 |
| ·本文的创新之处 | 第8页 |
| ·论文的内容组织 | 第8-10页 |
| 第二章 基于Web的专家系统 | 第10-19页 |
| ·专家系统的概念 | 第10-11页 |
| ·传统的专家系统 | 第11-12页 |
| ·系统相关的Web技术 | 第12-15页 |
| ·JSP技术 | 第12-13页 |
| ·XML技术 | 第13-14页 |
| ·中间件技术 | 第14-15页 |
| ·基于Web的专家系统 | 第15-17页 |
| ·基于Web的专家系统的体系结构 | 第15-16页 |
| ·基于Web的专家系统的控制流程 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-19页 |
| 第三章 系统设计的关键技术 | 第19-30页 |
| ·知识获取 | 第19-21页 |
| ·神经网络与知识获取的集成 | 第19-20页 |
| ·反向传播神经网络知识获取框架 | 第20-21页 |
| ·知识表示 | 第21-24页 |
| ·知识的规则表示 | 第22页 |
| ·"模糊加权产生式规则"的知识表示方法 | 第22-24页 |
| ·知识库的构建 | 第24-26页 |
| ·知识库与XML数据库 | 第24页 |
| ·基于Native XML数据库的知识库设计 | 第24-26页 |
| ·推理方法 | 第26-29页 |
| ·不确定性推理方法 | 第26-27页 |
| ·控制策略 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 推理引擎的设计 | 第30-50页 |
| ·推理引擎的结构 | 第30-31页 |
| ·基于中间件的模糊推理引擎 | 第31-45页 |
| ·中间件与Web专家系统 | 第31-32页 |
| ·推理控制策略 | 第32-33页 |
| ·模糊推理引擎的结构模型 | 第33-37页 |
| ·不确定性传播的计算方法 | 第37-38页 |
| ·加权不确定性推理方法 | 第38-39页 |
| ·加权规则冲突消解策略 | 第39-40页 |
| ·推理引擎的EJB设计 | 第40-45页 |
| ·模糊解释器设计 | 第45-49页 |
| ·解释器在专家系统中的作用及结构 | 第45-46页 |
| ·解释器功能模块 | 第46-47页 |
| ·解释机制实现 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 系统的实现 | 第50-55页 |
| ·系统开发环境介绍 | 第50页 |
| ·综合数据库设计 | 第50-52页 |
| ·事实的表现形式 | 第51-52页 |
| ·综合数据库的内存组织方法 | 第52页 |
| ·系统功能 | 第52-54页 |
| ·系统优势 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 结论 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 主要参考文献 | 第57-59页 |
| 附录 | 第59-60页 |
