认知模型的自动提取及其在解析几何问题求解中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第12-13页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 相关理论和技术介绍 | 第14-19页 |
| 2.1 规则和规则库 | 第14页 |
| 2.2 规则流和规则流库 | 第14-15页 |
| 2.3 认知模型和认知模型库 | 第15页 |
| 2.4 类基因序列拼接算法 | 第15-16页 |
| 2.5 相关工具介绍 | 第16-18页 |
| 2.5.1 推理引擎 | 第16-18页 |
| 2.5.2 计算工具Maple | 第18页 |
| 2.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于规则流的认知模型研究与构建 | 第19-39页 |
| 3.1 规则库体系构建方法的研究 | 第19-23页 |
| 3.1.1 规则库体系结构 | 第19-20页 |
| 3.1.2 规则库构建 | 第20-21页 |
| 3.1.3 规则库体系的完备性 | 第21-23页 |
| 3.2 规则流的研究与构建 | 第23-33页 |
| 3.2.1 规则执行特征的研究 | 第23-25页 |
| 3.2.2 规则流的构建 | 第25-30页 |
| 3.2.3 消除冗余 | 第30-33页 |
| 3.3 基于规则流的认知模型自动构建 | 第33-38页 |
| 3.3.1 类基因序列拼接算法 | 第33页 |
| 3.3.2 拼接算法分析和实现 | 第33-38页 |
| 3.3.3 认知模型库构建流程 | 第38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于认知模型的平面解析几何问题求解系统 | 第39-58页 |
| 4.1 系统需求分析 | 第39页 |
| 4.2 数据库设计 | 第39-41页 |
| 4.2.1 概念设计 | 第40页 |
| 4.2.2 表结构设计 | 第40-41页 |
| 4.3 系统设计 | 第41-50页 |
| 4.3.1 总体设计 | 第41-45页 |
| 4.3.2 知识表示 | 第45-49页 |
| 4.3.3 知识推理 | 第49-50页 |
| 4.4 系统实现 | 第50-57页 |
| 4.4.1 认知推理模块的实现 | 第51-52页 |
| 4.4.2 计算推理的实现 | 第52-54页 |
| 4.4.3 分支推理的实现 | 第54-56页 |
| 4.4.4 类人答题输出模块的实现 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 测试与分析 | 第58-73页 |
| 5.1 测试环境 | 第58-59页 |
| 5.2 系统基本功能测试 | 第59-63页 |
| 5.2.1 选择题测试 | 第59-62页 |
| 5.2.2 填空题测试 | 第62-63页 |
| 5.3 基于认知模型的解答测试 | 第63-70页 |
| 5.3.1 测试用例 | 第64-66页 |
| 5.3.2 中间转换结果 | 第66页 |
| 5.3.3 认知模型的提取 | 第66-70页 |
| 5.4 准确度和性能测试 | 第70-72页 |
| 5.4.1 准确度测试结果 | 第70-71页 |
| 5.4.2 时间复杂度测试结果 | 第71-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结和展望 | 第73-75页 |
| 6.1 全文总结 | 第73-74页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第78-79页 |
