基于CBR的工程项目咨询知识管理研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-20页 |
| ·本文选题的目的和意义 | 第9-13页 |
| ·知识经济的到来 | 第9页 |
| ·知识经济的特征 | 第9-10页 |
| ·知识经济时代呼唤知识管理 | 第10-11页 |
| ·工程咨询企业实施知识管理的必要性 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-17页 |
| ·国内外知识管理的研究现状 | 第13-15页 |
| ·工程项目中知识管理研究现状 | 第15-16页 |
| ·工程项目咨询中知识管理研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文研究内容和思路 | 第17-19页 |
| ·本文研究内容 | 第17-18页 |
| ·本文研究思路 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 2 知识及知识管理概述 | 第20-31页 |
| ·知识概述 | 第20-25页 |
| ·数据、信息和知识 | 第20-22页 |
| ·知识的分类及相互转化 | 第22-24页 |
| ·知识的特征 | 第24-25页 |
| ·知识管理定义及流程 | 第25-27页 |
| ·知识管理定义 | 第25-26页 |
| ·知识管理过程 | 第26-27页 |
| ·知识管理方法 | 第27-28页 |
| ·知识管理与信息管理的区别与统一性 | 第28-30页 |
| ·知识管理与信息管理的区别 | 第28-29页 |
| ·知识管理和信息管理的统一性 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 CBR基本原理概述 | 第31-41页 |
| ·CBR起源与发展 | 第31-33页 |
| ·CBR的基本原理 | 第33-36页 |
| ·CBR的推理流程 | 第34页 |
| ·案例的表示 | 第34-35页 |
| ·案例的检索 | 第35页 |
| ·案例的重用 | 第35-36页 |
| ·案例的修正 | 第36页 |
| ·案例的学习 | 第36页 |
| ·CBR与RBR、MBR的比较 | 第36-38页 |
| ·基于规则推理 | 第36-37页 |
| ·基于模型推理 | 第37页 |
| ·CBR较二者的优点 | 第37-38页 |
| ·CBR应用于知识管理 | 第38-40页 |
| ·CBR与知识管理的融合 | 第38-40页 |
| ·CBR应用于工程咨询知识管理 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 工程咨询知识管理中CBR关键技术的解决 | 第41-78页 |
| ·工程咨询案例表示 | 第41-55页 |
| ·工程咨询案例中的知识 | 第41-43页 |
| ·案例表示常用方法 | 第43-46页 |
| ·工程案例知识表示 | 第46-55页 |
| ·常用案例检索方法 | 第55-57页 |
| ·最近邻算策略 | 第56页 |
| ·归纳推理策略 | 第56-57页 |
| ·知识导引策略 | 第57页 |
| ·基于灰色关联分析的案例检索算法 | 第57-61页 |
| ·灰色理论起源及其发展 | 第57-58页 |
| ·灰色关联分析基本原理 | 第58-59页 |
| ·无量纲化处理 | 第59页 |
| ·灰色相似度和灰色距离 | 第59-61页 |
| ·工程项目案例特征权重的确定 | 第61-66页 |
| ·遗传算法起源及其发展 | 第61页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第61-64页 |
| ·遗传算法确定案例特征权重的实现 | 第64-66页 |
| ·算例分析 | 第66-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 5 基于CBR的工程咨询知识管理系统设计 | 第78-83页 |
| ·引言 | 第78页 |
| ·系统基本结构 | 第78-82页 |
| ·人机接口 | 第78-79页 |
| ·案例库管理模块 | 第79-80页 |
| ·案例库 | 第80页 |
| ·案例检索模块 | 第80-81页 |
| ·案例学习模块 | 第81页 |
| ·数据库模块 | 第81-82页 |
| ·系统设计流程图 | 第82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 6 结论与展望 | 第83-85页 |
| ·本文结论 | 第83页 |
| ·不足与展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 附录A 参考集工程项目案例表 | 第89-93页 |
| 附录B 测试集工程项目案例表 | 第93-95页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第95-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
