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知识工程中知识度量、推理与融合的若干关键技术研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第7-10页
第一章 绪论第10-24页
   ·研究背景第10-11页
   ·相关工作及预备知识第11-19页
     ·粗糙集理论第11-16页
     ·模糊集理论第16-18页
     ·XSLT技术第18-19页
   ·本文工作第19-23页
     ·研究目标第19-20页
     ·研究内容第20-21页
     ·文章结构第21-23页
   ·重要术语及符号说明第23-24页
第二章 确定性知识度量第24-59页
   ·引言第24-25页
   ·相关工作第25-26页
   ·知识库相似性约束第26-29页
     ·等价第26页
     ·等构第26-27页
     ·等势第27-28页
     ·K划分知识库第28页
     ·三种相似性约束的讨论第28-29页
   ·知识含量测度准则第29-34页
     ·准则1第30页
     ·准则2第30页
     ·准则3第30-33页
     ·准则4第33-34页
   ·熵测度与分类测度第34-41页
     ·熵测度正确性证明第34-39页
     ·分类测度第39-41页
   ·引申问题第41-45页
     ·等价关系的知识度量第41-44页
     ·不等势知识库中知识含量的比较。第44-45页
   ·知识库内容相似性第45-49页
     ·知识库内容相似性的含义第45-46页
     ·对象对、可区分对集第46-49页
   ·内容相似性相关问题研究第49-57页
     ·知识库知识差异性度量第49-51页
     ·知识库叠加第51-54页
     ·范畴简化的度量第54-57页
   ·小结第57-59页
第三章 模糊性知识度量第59-79页
   ·引言第59页
   ·相关工作第59-62页
   ·模糊集知识度量第62-69页
     ·模糊知识的概率解释第62-64页
     ·模糊集对论域中对象的区分度第64-65页
     ·模糊集知识含量第65-69页
   ·基于区分度的模糊集运算选择第69-72页
   ·模糊知识库知识含量度量第72-78页
   ·小结第78-79页
第四章 知识推理中的错误检测第79-103页
   ·引言第79-80页
   ·相关工作第80-81页
   ·问题定义与约束第81-85页
     ·问题提出第81-83页
     ·问题约束与限定第83页
     ·问题的形式化定义第83-85页
   ·执行的性质第85-86页
   ·结点的最小执行集第86-90页
     ·定义及性质第86-88页
     ·执行的拓展第88-89页
     ·归并算子第89-90页
   ·结点集的最小执行集第90-95页
     ·定义及性质第90-91页
     ·合并算子第91-93页
     ·计算结点集的最小执行集第93-95页
   ·计算结点的最小执行集第95-100页
     ·单入型结点第95-96页
     ·或入型结点第96-98页
     ·与入型结点第98-100页
   ·检测模型是否可推理第100-102页
   ·小结第102-103页
第五章 基于多知识源的知识融合第103-119页
   ·引言第103-104页
   ·相关工作第104-105页
   ·整体构架第105-106页
   ·映射函数第106-109页
   ·映射模版第109-112页
   ·组合策略第112-116页
   ·映射流程实例第116-118页
   ·小结第118-119页
第六章 总结与展望第119-121页
   ·总结第119-120页
   ·进一步的工作第120-121页
参考文献第121-130页
参与的科研项目与发表的论文第130-132页
 参与的科研项目第130页
 已发表或录用的论文第130-131页
 其他科研相关工作第131-132页
致谢第132-133页

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