司法考试辅导系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 本课题的研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 本课题的研究内容及意义 | 第17-18页 |
| 1.4 创新点 | 第18-19页 |
| 第2章 关键技术与工具 | 第19-32页 |
| 2.1 人工智能技术 | 第19-22页 |
| 2.1.1 人工智能的研究热点 | 第19-20页 |
| 2.1.2 人工智能的实际应用 | 第20-22页 |
| 2.2 专家系统技术 | 第22-26页 |
| 2.2.1 专家系统特点 | 第22-23页 |
| 2.2.2 专家系统开发工具 | 第23页 |
| 2.2.3 专家系统的结构 | 第23-25页 |
| 2.2.4 专家系统的设计程序 | 第25-26页 |
| 2.3 不确定性推理 | 第26-28页 |
| 2.4 系统体系结构 | 第28-30页 |
| 2.5 MSSQL Server 2008 | 第30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 系统的需求分析 | 第32-38页 |
| 3.1 司法考试辅导系统的设计流程 | 第32-33页 |
| 3.2 系统的流程分析 | 第33-36页 |
| 3.2.1 业务流程分析 | 第33-34页 |
| 3.2.2 数据流程分析 | 第34页 |
| 3.2.3 专家系统流程分析 | 第34-35页 |
| 3.2.4 学员自主学习系统流程分析 | 第35-36页 |
| 3.3 系统的功能需求分析 | 第36-37页 |
| 3.4 专家系统的性能需求分析 | 第37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 系统的总体设计 | 第38-47页 |
| 4.1 系统的架构设计 | 第38-39页 |
| 4.2 系统的功能模块设计 | 第39-40页 |
| 4.2.1 专家系统 | 第39页 |
| 4.2.2 学员自主学习系统 | 第39-40页 |
| 4.3 系统数据库设计 | 第40-45页 |
| 4.3.1 数据库E-R图设计 | 第40-43页 |
| 4.3.2 数据库的逻辑设计 | 第43-45页 |
| 4.3.3 后台数据库的配置 | 第45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 系统的详细设计与实现 | 第47-66页 |
| 5.1 专家系统的设计与实现 | 第47-54页 |
| 5.1.1 知识库的设计 | 第47-48页 |
| 5.1.2 推理机 | 第48-49页 |
| 5.1.3 解释器 | 第49-54页 |
| 5.2 学员自主学习系统的设计与实现 | 第54-64页 |
| 5.2.1 基于神经网络的隐式知识库 | 第54-55页 |
| 5.2.2 BP神经网络 | 第55-56页 |
| 5.2.3 神经网络的训练 | 第56-59页 |
| 5.2.4 基于神经网络的推理机 | 第59页 |
| 5.2.5 记忆与遗忘 | 第59-60页 |
| 5.2.6 知识遗忘规律的数学建模 | 第60-62页 |
| 5.2.7 学员自主学习系统实现 | 第62-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-66页 |
| 第6章 系统的测试 | 第66-71页 |
| 6.1 系统测试原理与方法 | 第66-67页 |
| 6.2 系统测试过程 | 第67-69页 |
| 6.3 测试结果 | 第69-70页 |
| 6.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
