隐性知识外显案例进化研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第13-15页 |
| 1.2.1 基于知识基因的知识进化研究 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于规则集更新的知识进化研究 | 第14页 |
| 1.2.3 基于案例库维护的知识进化研究 | 第14-15页 |
| 1.3 问题的提出与本文出发点 | 第15-16页 |
| 1.4 本文结构 | 第16-17页 |
| 1.5 本文创新点 | 第17-18页 |
| 2 理论综述 | 第18-34页 |
| 2.1 隐性知识 | 第18-22页 |
| 2.1.1 隐性知识定义 | 第18页 |
| 2.1.2 隐性知识要素 | 第18-19页 |
| 2.1.3 隐性知识分类 | 第19-21页 |
| 2.1.4 隐性知识特征 | 第21-22页 |
| 2.2 基于案例的隐性知识外显化表示及推理 | 第22-27页 |
| 2.2.1 基于案例的隐性知识外显化表示 | 第23-24页 |
| 2.2.2 隐性知识外显案例推理 | 第24-26页 |
| 2.2.3 隐性知识外显案例规则推理 | 第26-27页 |
| 2.3 相关方法理论 | 第27-34页 |
| 2.3.1 粗糙集约简理论 | 第27-29页 |
| 2.3.2 属性相似度计算理论 | 第29-31页 |
| 2.3.3 基于信息增益赋权方法理论 | 第31页 |
| 2.3.4 案例视图相似度计算方法 | 第31-34页 |
| 3 隐性知识外显案例的进化策略与框架 | 第34-39页 |
| 3.1 隐性知识外显案例库 | 第34页 |
| 3.2 隐性知识外显案例的进化策略 | 第34-38页 |
| 3.2.1 隐性知识外显案例进化模式 | 第34-36页 |
| 3.2.2 隐性知识外显案例进化操作 | 第36-38页 |
| 3.3 隐性知识外显案例的进化框架 | 第38-39页 |
| 4 隐性知识外显案例的周期型进化 | 第39-47页 |
| 4.1 待进化案例确定 | 第39-41页 |
| 4.1.1 稀缺性 | 第39页 |
| 4.1.2 时效性 | 第39-40页 |
| 4.1.3 检索应用 | 第40-41页 |
| 4.2 周期型进化模式 | 第41-45页 |
| 4.2.1 进化周期确定 | 第41页 |
| 4.2.2 案例视图相似度 | 第41-42页 |
| 4.2.3 进化操作 | 第42-45页 |
| 4.3 进化流程图 | 第45-47页 |
| 5 隐性知识外显案例的应用型进化 | 第47-56页 |
| 5.1 人机交互功能模块及过程 | 第47-49页 |
| 5.1.1 检索监测异常值功能 | 第47-48页 |
| 5.1.2 诱导问题案例精确化功能 | 第48页 |
| 5.1.3 应用效果反馈功能 | 第48-49页 |
| 5.1.4 人机交互过程 | 第49页 |
| 5.2 应用型进化模式 | 第49-53页 |
| 5.3.1 应用型进化前提 | 第49-51页 |
| 5.3.2 进化依据案例确定 | 第51-52页 |
| 5.3.3 进化操作 | 第52-53页 |
| 5.3 进化流程图 | 第53-54页 |
| 5.4 主体内隐性知识进化 | 第54-56页 |
| 6 实验分析 | 第56-73页 |
| 6.1 数据来源及结构 | 第56-57页 |
| 6.2 数据集设置与分配 | 第57-58页 |
| 6.3 进化过程 | 第58-71页 |
| 6.3.1 属性约简 | 第58-59页 |
| 6.3.2 信息增益赋权 | 第59-61页 |
| 6.3.3 案例视图相似度计算及进化操作 | 第61-71页 |
| 6.4 结果与分析 | 第71-73页 |
| 7 总结与展望 | 第73-75页 |
| 7.1 总结 | 第73-74页 |
| 7.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与硏究成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
