| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·甘蔗收获机械智能设计系统研究的现状及意义 | 第9-12页 |
| ·甘蔗收获机械研究现状 | 第9-10页 |
| ·智能设计系统概述 | 第10-11页 |
| ·研究基于知识的甘蔗收获机械智能设计系统的意义 | 第11-12页 |
| ·知识发现系统研究综述 | 第12-15页 |
| ·知识发现系统研究现状 | 第12-13页 |
| ·支持知识发现系统的技术基础 | 第13-14页 |
| ·知识发现过程 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容及意义 | 第15-17页 |
| 第2章 甘蔗收获机械智能设计系统的总体结构 | 第17-26页 |
| ·甘蔗收获机械智能设计系统总体结构 | 第17-19页 |
| ·甘蔗收获机械知识库系统总体结构 | 第19-24页 |
| ·甘蔗收获机械知识的特点 | 第19-20页 |
| ·甘蔗收获机械知识表示 | 第20-23页 |
| ·知识库系统结构 | 第23-24页 |
| ·甘蔗收获机械知识发现系统总体结构 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于SQL的数据清理 | 第26-35页 |
| ·关系数据库知识发现查询语言 | 第26页 |
| ·模糊聚类分析 | 第26-27页 |
| ·基于SQL的数据清理 | 第27-32页 |
| ·噪声和孤立点的检测及其SQL实现 | 第28-30页 |
| ·缺失值、噪声和孤立点的处理及其SQL实现 | 第30-32页 |
| ·数据清理实例 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第4章 遗传算法在甘蔗收获机械知识发现系统中的应用 | 第35-46页 |
| ·遗传算法的基本理论 | 第35-38页 |
| ·遗传算法的特点 | 第35-36页 |
| ·基本遗传算法 | 第36-38页 |
| ·改进遗传算法在知识发现系统中的应用 | 第38-44页 |
| ·关联规则形式及其扩充定义 | 第39-40页 |
| ·遗传算子的改进 | 第40-42页 |
| ·改进遗传算法在知识发现系统中的应用实例 | 第42-44页 |
| ·小结 | 第44-46页 |
| 第5章 甘蔗收获机械关联规则自动评价系统 | 第46-57页 |
| ·知识评价与KDD的结合方式 | 第46-48页 |
| ·关联规则三度评价方法 | 第48-49页 |
| ·基于信息扩散原理的关联规则自动评价方法 | 第49-56页 |
| ·模糊性分析 | 第49-51页 |
| ·信息扩散原理 | 第51页 |
| ·规则强度分析 | 第51-53页 |
| ·求解控制点概率 | 第53-54页 |
| ·实例运行 | 第54-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第6章 甘蔗收获机械知识发现系统的开发与应用 | 第57-74页 |
| ·知识发现系统简介 | 第57-58页 |
| ·人工知识获取模块 | 第58-61页 |
| ·领域专家知识提取模块 | 第58-60页 |
| ·知识存储模块 | 第60-61页 |
| ·半自动知识获取模块 | 第61-73页 |
| ·SHKDS数据选取模块 | 第62-64页 |
| ·SHKDS聚焦模块 | 第64页 |
| ·SHKDS数据预处理模块 | 第64-68页 |
| ·SHKDS数据挖掘模块 | 第68-69页 |
| ·SHKDS知识评价模块 | 第69-70页 |
| ·SHKDS双库协同模块 | 第70-71页 |
| ·SHKDS知识管理模块 | 第71-73页 |
| ·小结 | 第73-74页 |
| 第7章 结论与展望 | 第74-76页 |
| ·结论 | 第74-75页 |
| ·展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文 | 第81页 |