| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-36页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·论文的研究背景 | 第17-21页 |
| ·制造企业的知识化与知识管理 | 第17-19页 |
| ·制造企业实施知识管理中存在的问题 | 第19-21页 |
| ·论文相关领域国内外研究现状 | 第21-33页 |
| ·知识管理技术和工具研究现状 | 第21-27页 |
| ·情境及其在知识管理中应用的研究现状 | 第27-33页 |
| ·论文研究的主要内容与结构 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第二章 集成情境知识管理总论 | 第36-53页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·集成情境知识管理的基本原理 | 第36-46页 |
| ·知识 | 第36-37页 |
| ·知识管理 | 第37-38页 |
| ·情境 | 第38-41页 |
| ·集成情境知识管理 | 第41-46页 |
| ·集成情境知识管理的体系框架 | 第46-51页 |
| ·集成情境知识管理的情境化方法 | 第47-49页 |
| ·集成情境知识管理的关键技术 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-53页 |
| 第三章 集成情境的知识建模技术 | 第53-66页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·集成情境的知识模型 | 第53-55页 |
| ·需求分析 | 第53-54页 |
| ·集成情境的知识模型 | 第54-55页 |
| ·知识(项)建模 | 第55-58页 |
| ·知识载体建模 | 第55-56页 |
| ·知识内容建模 | 第56-58页 |
| ·情境建模 | 第58-64页 |
| ·情境建模的原则 | 第58-59页 |
| ·多维情境模型 | 第59-64页 |
| ·集成情境知识模型基于本体的存储实现 | 第64-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 第四章 情境的识别获取技术 | 第66-76页 |
| ·引言 | 第66页 |
| ·情境识别获取的需求分析 | 第66-67页 |
| ·情境的多粒度设计 | 第67-69页 |
| ·情境的识别获取方法 | 第69-73页 |
| ·直接情境与间接情境 | 第70页 |
| ·直接情境的识别获取 | 第70-71页 |
| ·间接情境的关联和推理获取 | 第71-72页 |
| ·情境识别获取实例 | 第72-73页 |
| ·情境识别获取的技术体系结构 | 第73-75页 |
| ·小结 | 第75-76页 |
| 第五章 情境的相似性评估技术和集成情境的知识检索获取技术 | 第76-98页 |
| ·引言 | 第76页 |
| ·情境的相似性评估技术 | 第76-89页 |
| ·查找对应节点 | 第77-78页 |
| ·非叶节点间相似度计算 | 第78-79页 |
| ·叶节点间相似度计算 | 第79-83页 |
| ·情境要素和属性权重的确定 | 第83-84页 |
| ·情境相似性评估应用实例 | 第84-87页 |
| ·讨论 | 第87-89页 |
| ·集成情境的知识检索获取技术 | 第89-97页 |
| ·精确匹配检索 | 第91-94页 |
| ·智能推理检索 | 第94-95页 |
| ·情境相似检索 | 第95页 |
| ·用户查询与查询图构造 | 第95-97页 |
| ·小结 | 第97-98页 |
| 第六章 集成情境知识管理(KMIC)系统 | 第98-110页 |
| ·引言 | 第98页 |
| ·KMIC系统需求分析 | 第98-100页 |
| ·KMIC系统的体系结构 | 第100-102页 |
| ·KMIC系统的开发实现 | 第102-105页 |
| ·OWL本体转化映射 | 第102-103页 |
| ·本体的编辑和维护 | 第103-104页 |
| ·情境模型的编辑和维护 | 第104-105页 |
| ·基于Jena的本体动态处理 | 第105页 |
| ·KMIC系统的功能介绍。 | 第105-109页 |
| ·情境识别获取及基于情境的知识推送 | 第107-108页 |
| ·知识检索获取及基于情境的知识过滤 | 第108页 |
| ·知识的情境化及基于情境的知识导航 | 第108-109页 |
| ·情境知识的重用 | 第109页 |
| ·小结 | 第109-110页 |
| 第七章 集成情境知识管理(KMIC)的应用 | 第110-125页 |
| ·引言 | 第110页 |
| ·KMIC在某服装集团的应用 | 第110-121页 |
| ·公司基本情况 | 第110页 |
| ·知识管理的情境化需求分析 | 第110-112页 |
| ·集成情境的知识共享与重用平台的架构 | 第112-113页 |
| ·情境模型的建立和情境的识别获取 | 第113-115页 |
| ·集成情境的知识管理应用 | 第115-118页 |
| ·集成情境知识管理的应用实例 | 第118-121页 |
| ·KMIC在某汽车零部件集团的应用 | 第121-124页 |
| ·公司基本情况及其对知识管理的需求 | 第121-122页 |
| ·情境化的需求与方法 | 第122-123页 |
| ·集成情境的知识管理应用 | 第123-124页 |
| ·小结 | 第124-125页 |
| 第八章 总结与展望 | 第125-128页 |
| ·总结 | 第125-126页 |
| ·展望 | 第126-128页 |
| 附录A 集成情境知识模型(KIC)基于本体的存储实现 | 第128-133页 |
| A.1 本体在KIC模型存储实现中的作用 | 第128-129页 |
| A.2 基于本体的KIC模型 | 第129页 |
| A.3 KIC模型的OWL语言描述 | 第129-131页 |
| A.4 KIC模型的本体建立方法 | 第131-132页 |
| A.5 KIC模型本体开发的工具支持 | 第132-133页 |
| 附录B R-FOL方法 | 第133-137页 |
| B.1 OWL本体向一阶谓词的转化 | 第133-134页 |
| B.2 规则知识库的建立 | 第134-136页 |
| B.3 智能推理引擎 | 第136-137页 |
| 附录C 基于Jena的本体动态处理 | 第137-143页 |
| C.1 三元组RDF的开发实现 | 第137-138页 |
| C.2 基于ROQL的RDF图查询 | 第138-139页 |
| C.3 OWL本体开发实现 | 第139-141页 |
| C.4 基于Jena2的本体推理实现 | 第141-143页 |
| 参考文献 | 第143-155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155-158页 |
| 致谢 | 第158页 |
