不确定性推理在病虫害专家系统中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·项目背景及研究意义 | 第8页 |
| ·项目背景 | 第8页 |
| ·研究意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·国内研究概况 | 第8-10页 |
| ·国外研究概况 | 第10页 |
| ·论文主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·文章的章节结构 | 第11-12页 |
| 2 系统应用相关理论及相关技术研究 | 第12-21页 |
| ·专家系统应用相关理论 | 第12-16页 |
| ·人工智能 | 第12页 |
| ·专家系统 | 第12-14页 |
| ·推理机制 | 第14-16页 |
| ·系统开发相关技术 | 第16-20页 |
| ·Java | 第16-17页 |
| ·动态网页技术 | 第17-18页 |
| ·B/S结构与C/S结构 | 第18-19页 |
| ·数据库管理系统 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 病虫害专家系统知识库的设计 | 第21-38页 |
| ·知识获取 | 第21-26页 |
| ·城市绿化林带病虫害的特点 | 第21页 |
| ·知识获取的过程 | 第21-25页 |
| ·知识获取的方式 | 第25-26页 |
| ·知识表示 | 第26-27页 |
| ·产生式表示法 | 第26页 |
| ·产生式表示法优点 | 第26页 |
| ·知识的不确定表示 | 第26-27页 |
| ·预测预报知识模型的设计 | 第27-32页 |
| ·虫害发生期预测预报模型 | 第27-30页 |
| ·虫害发生量预测预报模型 | 第30-32页 |
| ·事实库和规则库设计 | 第32-37页 |
| ·事实库设计 | 第32-34页 |
| ·规则库设计 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 病虫害专家系统推理机的设计 | 第38-49页 |
| ·推理方式及分类 | 第38-40页 |
| ·确定性推理和不确定性推理 | 第38页 |
| ·不确定推理中的基本问题 | 第38-40页 |
| ·基于可信度CF的不确定性推理模型 | 第40-41页 |
| ·基于主观Bayes方法的不确定性推理模型 | 第41-42页 |
| ·Bayes公式 | 第41页 |
| ·主观Bayes方法 | 第41-42页 |
| ·可信度主观Bayes方法模型 | 第42-44页 |
| ·病虫害诊断推理与虫害预测推理 | 第44-46页 |
| ·病虫害诊断推理 | 第44-45页 |
| ·虫害预测推理 | 第45-46页 |
| ·推理结果的计算 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 系统的总体设计及功能实现 | 第49-54页 |
| ·系统体系结构 | 第49页 |
| ·系统总体功能结构 | 第49-51页 |
| ·系统功能的实现 | 第51-53页 |
| ·病虫害诊断功能的实现 | 第51-52页 |
| ·虫害预测预报功能的实现 | 第52-53页 |
| ·系统的开发环境 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
