| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1．1 关于选题 | 第7页 |
| 1．2 国内外研究现状 | 第7-8页 |
| 1．2．1 国外 | 第8页 |
| 1．2．2 国内 | 第8页 |
| 1．3 研究内容 | 第8-9页 |
| 1．4 写作思路 | 第9-11页 |
| 第二章 CBR之于 ITS | 第11-21页 |
| 2．1 ITS概述 | 第11-17页 |
| 2．1．1 ITS的“适应性” | 第11-13页 |
| 2．1．2 ITS研究框架 | 第13-16页 |
| 2．1．3 传统ITS的研究思路 | 第16-17页 |
| 2．2 CBR之于ITS | 第17-21页 |
| 2．2．1 传统 ITS的研究困境 | 第17-18页 |
| 2．2．2 基于CBR的 ITS研究范式 | 第18-19页 |
| 2．2．3 CBR之于ITS的适用性 | 第19-21页 |
| 第三章 常规 CBR技术在ITS中的应用研究 | 第21-40页 |
| 3．1 常规 CBR技术概述 | 第21-23页 |
| 3．1．1 CBR工作机制 | 第21-22页 |
| 3．1．2 CBR关键技术 | 第22-23页 |
| 3．2 常规 CBR技术在ITS中的适用场合与应用思路 | 第23-24页 |
| 3．3 典型应用—基于 CBR的适应性超媒体系统 | 第24-40页 |
| 3．3．1 适应性超媒体概述 | 第24-25页 |
| 3．3．2 基于 CBR的适应性超媒体 | 第25-40页 |
| 第四章 基于时序逻辑的 CBR预测技术在 ITS中的应用研究 | 第40-45页 |
| 4．1 ITS中时间序列特征分析 | 第40页 |
| 4．2 基于时序逻辑的CBR预测技术 | 第40-42页 |
| 4．2．1 CBR预测技术的基本思路 | 第40-41页 |
| 4．2．2 CBR预测的关键技术 | 第41-42页 |
| 4．3 典型应用—学习者知识点掌握水平预测 | 第42-45页 |
| 4．3．1 实现思路 | 第42页 |
| 4．3．2 建模技术 | 第42-43页 |
| 4．3．3 关键技术 | 第43-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-46页 |
| 5．1 研究总结 | 第45页 |
| 5．2 本研究的局限及后续工作 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 附录:关键算法的ASP实现 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |