不确定性推理在森林防火专家系统中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·森林防火专家系统国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·不确定性推理国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国外研究现状 | 第11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 2 森林防火专家系统相关理论及技术研究 | 第13-21页 |
| ·森林防火专家系统应用相关理论 | 第13-17页 |
| ·专家系统 | 第13-15页 |
| ·推理机制 | 第15-16页 |
| ·搜索策略 | 第16页 |
| ·冲突消解策略 | 第16-17页 |
| ·BP神经网络及其改进 | 第17-18页 |
| ·BP神经网络 | 第17页 |
| ·改进的BP神经网络 | 第17-18页 |
| ·森林防火专家系统开发相关技术 | 第18-20页 |
| ·.NET简介 | 第18页 |
| ·.NET框架的原生语言C# | 第18-19页 |
| ·ASP.NET技术 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 森林防火专家系统知识库的设计 | 第21-36页 |
| ·知识获取 | 第21-24页 |
| ·知识获取的来源 | 第21-22页 |
| ·知识获取的过程 | 第22-23页 |
| ·知识获取的方式 | 第23-24页 |
| ·知识表示 | 第24-27页 |
| ·产生式表示法 | 第24-25页 |
| ·产生式表示法优点 | 第25页 |
| ·不确定性的知识表示 | 第25-26页 |
| ·"规则架+规则体"规则组知识表示策略 | 第26-27页 |
| ·林火蔓延预测模型的设计 | 第27-29页 |
| ·林火蔓延模型的确定 | 第27页 |
| ·林火蔓延动态因子的确定 | 第27-28页 |
| ·林火蔓延动态预测 | 第28-29页 |
| ·森林防火专家系统知识库的设计 | 第29-31页 |
| ·规则库设计 | 第29-30页 |
| ·事实库设计 | 第30-31页 |
| ·森林防火专家系统知识库的维护 | 第31-34页 |
| ·BP网络实现机器学习的具体步骤 | 第32页 |
| ·仿真实验 | 第32-33页 |
| ·实验结果分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 4 森林防火专家系统推理机的设计 | 第36-44页 |
| ·不确定性推理 | 第36-37页 |
| ·不确定性推理的定义 | 第36页 |
| ·不确定性推理的基本问题 | 第36-37页 |
| ·不确定性推理的类型 | 第37页 |
| ·基于可信度的C-F模型 | 第37-39页 |
| ·知识的不确定性 | 第37-38页 |
| ·组合证据的不确定性 | 第38-39页 |
| ·结论不确定性的合成算法 | 第39页 |
| ·森林防火专家系统推理中不确定性的计算 | 第39页 |
| ·林火预测预报和扑救决策的实现 | 第39-41页 |
| ·林火预测预报推理过程 | 第39-40页 |
| ·林火扑救决策推理过程 | 第40-41页 |
| ·森林防火专家系统解释功能的实现 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 森林防火专家系统的总体设计及功能实现 | 第44-52页 |
| ·森林防火专家系统的开发环境 | 第44页 |
| ·森林防火专家系统总体功能结构 | 第44-45页 |
| ·森林防火专家系统模块的实现举例 | 第45-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
