| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章.引言 | 第6-13页 |
| ·研究背景与选题意义 | 第6-10页 |
| ·知识管理和数据挖掘的研究与应用背景 | 第6-7页 |
| ·知识管理和数据挖掘在应用中遇到的问题 | 第7-9页 |
| ·选题来源及研究的意义 | 第9-10页 |
| ·研究的框架与内容 | 第10-11页 |
| ·研究方法与技术路线 | 第11-13页 |
| 第二章. 国内外相关理论研究述评 | 第13-43页 |
| ·知识管理研究现状综述 | 第13-27页 |
| ·知识管理研究的对象综述 | 第13-18页 |
| ·知识管理模式的研究现状 | 第18-23页 |
| ·知识管理技术和工具研究现状 | 第23-27页 |
| ·本节小结 | 第27页 |
| ·数据挖掘的研究综述 | 第27-34页 |
| ·数据挖掘过程 | 第27-31页 |
| ·数据挖掘算法 | 第31-33页 |
| ·数据挖掘的研究领域分析 | 第33页 |
| ·本节小结 | 第33-34页 |
| ·智能知识管理的研究现状 | 第34-41页 |
| ·智能的概念及其实现途径 | 第34-35页 |
| ·机器学习的策略 | 第35-37页 |
| ·智能知识管理相关研究综述 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章.智能知识管理的理论框架 | 第43-64页 |
| ·智能知识管理的基本概念 | 第43-48页 |
| ·基于来源的知识分类 | 第43-44页 |
| ·从原始知识到智能知识 | 第44-47页 |
| ·智能知识管理（IKM） | 第47-48页 |
| ·智能知识管理系统（IKMS） | 第48页 |
| ·智能知识管理的理论基础 | 第48-53页 |
| ·认知心理学理论 | 第48-50页 |
| ·人工智能理论 | 第50页 |
| ·复杂性科学与复杂系统理论 | 第50页 |
| ·系统科学理论 | 第50-51页 |
| ·可拓学理论 | 第51-53页 |
| ·智能知识管理的理论框架 | 第53-58页 |
| ·智能知识管理（IKM）的目标 | 第53-54页 |
| ·智能知识管理的研究框架 | 第54-57页 |
| ·智能知识管理的方法和路径 | 第57-58页 |
| ·智能知识管理的关键技术 | 第58-60页 |
| ·智能知识管理支撑条件的构建 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第四章.智能知识的直接获取技术 | 第64-84页 |
| ·智能知识获取的数据准备 | 第64-69页 |
| ·数据集的类型分析及选取策略 | 第64-65页 |
| ·内部数据转换的可拓策略分析 | 第65-67页 |
| ·数据转换措施 | 第67-69页 |
| ·获取智能知识的转化规则挖掘算法 | 第69-76页 |
| ·转化规则挖掘的理论分析 | 第70-71页 |
| ·转化规则获取的方法 | 第71-74页 |
| ·获取转化规则的挖掘算法及实现步骤 | 第74-76页 |
| ·获取智能知识的可拓分类算法 | 第76-82页 |
| ·MCLP分类原理 | 第76-78页 |
| ·可拓分类的的概念 | 第78-79页 |
| ·可拓分类的实现框架 | 第79-80页 |
| ·可拓分类的算法设计 | 第80-82页 |
| ·可拓分类的结果示例 | 第82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 第五章.智能知识管理的间接实现模式 | 第84-110页 |
| ·原始知识的获取方法及表现形式 | 第84-85页 |
| ·智能知识的孵化过程 | 第85-86页 |
| ·智能知识的表达与存储 | 第86-100页 |
| ·常用的知识表达方式 | 第86-88页 |
| ·元知识与情景信息 | 第88-91页 |
| ·基于基元的智能知识表达 | 第91-99页 |
| ·智能知识的存储 | 第99-100页 |
| ·智能知识的审计 | 第100-103页 |
| ·知识审计的概念 | 第100页 |
| ·知识审计的方法 | 第100-101页 |
| ·智能知识的自我审计技术 | 第101-103页 |
| ·智能知识的推理机制 | 第103-109页 |
| ·知识推理方法 | 第103-105页 |
| ·智能知识的推理机制 | 第105-107页 |
| ·智能知识的推理算法 | 第107-109页 |
| ·本章小结 | 第109-110页 |
| 第六章 智能知识管理系统设计 | 第110-120页 |
| ·智能知识的生命周期分析 | 第110-111页 |
| ·系统需求分析 | 第111-112页 |
| ·智能知识管理系统的整体架构 | 第112-115页 |
| ·智能知识管理系统的软件架构及组件划分 | 第115-116页 |
| ·智能知识管理系统的功能概要设计 | 第116-119页 |
| ·本章小结 | 第119-120页 |
| 第七章 智能知识管理模式的应用 | 第120-128页 |
| ·智能知识应用的一般流程 | 第120-122页 |
| ·智能知识的应用实例 | 第122-126页 |
| ·应用背景 | 第122-123页 |
| ·智能知识的应用过程 | 第123-125页 |
| ·效果分析 | 第125-126页 |
| ·智能知识管理模式的初步应用 | 第126-127页 |
| ·本章小结 | 第127-128页 |
| 第八章 总结与展望 | 第128-131页 |
| ·研究成果 | 第128页 |
| ·主要创新点 | 第128-129页 |
| ·对后续研究的展望 | 第129-131页 |
| 附录：知识管理和数据挖掘研究论文统计 | 第131-133页 |
| 主要参考文献 | 第133-144页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目和发表(录用)的学术论文 | 第144-146页 |
| 致谢 | 第146页 |