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基于规则的实例数据融合模型

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 相关研究现状第12-14页
        1.2.1 不一致问题第12页
        1.2.2 不一致检测第12-13页
        1.2.3 不一致处理第13-14页
    1.3 研究目标与内容第14-15页
    1.4 研究方法与技术路线第15-16页
    1.5 本文组织结构第16-17页
第二章 背景知识介绍第17-24页
    2.1 回答集程序第17-19页
        2.1.1 ASP基本概念第17-19页
        2.1.2 ASP推理机第19页
    2.2 不一致问题定义第19-20页
        2.2.1 数据不一致问题第19-20页
        2.2.2 逻辑不一致问题第20页
    2.3 不一致问题检测第20-22页
        2.3.1 数据不一致问题检测第21页
        2.3.2 逻辑不一致问题检测第21-22页
    2.4 不一致问题处理第22-23页
        2.4.1 数据不一致问题处理第22页
        2.4.2 逻辑不一致问题处理第22-23页
    2.5 本章小结第23-24页
第三章 实例数据不一致问题分析第24-29页
    3.1 实例数据及其不一致问题分析第24-25页
        3.1.1 实例数据第24页
        3.1.2 实例数据的不一致问题第24-25页
    3.2 地理实例数据及其不一致问题分析第25-28页
        3.2.1 地理实例数据第25-26页
        3.2.2 地理实例数据的不一致问题第26-28页
    3.3 本章小结第28-29页
第四章 基于规则的实例数据不一致检测模型设计第29-45页
    4.1 不一致检测规则定义及ASP表示第29-32页
        4.1.1 不一致检测规则定义第29-30页
        4.1.2 不一致检测规则的ASP表示第30-31页
        4.1.3 不一致检测推理ASP程序组织第31-32页
    4.2 地理实例数据不一致检测规则定义及ASP表示第32-35页
        4.2.1 地理实例数据不一致检测规则定义第32-33页
        4.2.2 地理实例数据不一致检测规则ASP表示第33-35页
        4.2.3 地理实例数据不一致检测ASP程序组织第35页
    4.3 基于规则的实例数据不一致检测模型设计第35-41页
        4.3.1 基于规则的实例数据不一致检测模型基本框架第35-36页
        4.3.2 不一致检测规则管理模块第36页
        4.3.3 实例数据格式转换模块第36页
        4.3.4 基于不一致检测规则的推理模块第36-37页
        4.3.5 推理结果处理模块第37-41页
    4.4 应用案例第41-44页
    4.5 本章小结第44-45页
第五章 基于规则的实例数据不一致处理模型设计第45-62页
    5.1 不一致处理方法设计第45-52页
        5.1.1 数据不一致处理方法第45-47页
        5.1.2 基于弱否定及弱约束回答集程序的逻辑不一致处理方法第47-52页
    5.2 引入交互的不一致处理策略设计第52-53页
        5.2.1 引入交互的数据不一致处理策略第53页
        5.2.2 引入交互的逻辑不一致处理策略第53页
    5.3 基于规则的实例数据不一致处理模型设计第53-59页
        5.3.1 基于规则实例数据不一致处理模型基本框架第53-54页
        5.3.2 引入交互的数据不一致处理第54-55页
        5.3.3 引入交互的逻辑不一致处理第55-59页
    5.4 应用案例第59-61页
    5.5 本章小结第61-62页
第六章 基于规则的实例数据融合模型及系统设计与实现第62-75页
    6.1 基于规则的实例数据融合模型第62-63页
    6.2 地理实例数据融合系统设计第63-70页
        6.2.1 系统架构设计第63-67页
        6.2.2 系统数据库设计第67-70页
    6.3 地理实例数据融合系统实现第70-74页
        6.3.1 系统实现环境与工具第70页
        6.3.2 系统主要运行界面第70-74页
    6.4 本章小结第74-75页
第七章 总结与展望第75-77页
    7.1 本文工作总结第75页
    7.2 未来工作展望第75-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-81页
攻读硕士学位期间科研成果第81页

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