| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-18页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 论文的研究意义和内容 | 第17-18页 |
| 第二章 自闭症病因分析与特征案例属性 | 第18-22页 |
| 2.1 自闭症的定义与特点 | 第18-19页 |
| 2.2 传统自闭症诊断方法 | 第19-21页 |
| 2.3 自闭症评价案例特征属性 | 第21-22页 |
| 第三章 自闭症诊断方案智能生成系统框架 | 第22-29页 |
| 3.1 基于案例推理技术的自闭症诊断方案生成系统的过程 | 第22-24页 |
| 3.2 自闭症诊疗方案的规划 | 第24页 |
| 3.3 系统功能框架 | 第24-27页 |
| 3.4 自闭症诊疗方案知识的重用和关键技术环节分析 | 第27-29页 |
| 第四章 自闭症案例库的构建 | 第29-39页 |
| 4.1 自闭症诊疗方案智能生成系统知识库结构 | 第29页 |
| 4.2 自闭症诊疗方案辅助知识库的构建 | 第29-31页 |
| 4.2.1 辅助知识库设计的原则 | 第29-30页 |
| 4.2.2 辅助知识库的建立 | 第30-31页 |
| 4.3 主知识库的构建 | 第31-39页 |
| 4.3.1 自闭症诊疗方案知识的特点 | 第31-32页 |
| 4.3.2 案例结构的描述 | 第32页 |
| 4.3.3 案例结构的设计要求 | 第32页 |
| 4.3.4 自闭症诊疗方案CBRAUTISM的案例表示 | 第32-37页 |
| 4.3.5 CBRAUTISM中案例抽取和初始案例的数据来源 | 第37-39页 |
| 第五章 基于带权异质性矩阵的案例知识发现方法 | 第39-49页 |
| 5.1 案例检索研究的历史和难点 | 第39-40页 |
| 5.2 基于案例推理的常用的案例检索方法 | 第40-41页 |
| 5.3 自闭症诊疗案例检索方法 | 第41-44页 |
| 5.4 案例权重调整策略 | 第44页 |
| 5.5 CBRAUTISM的案例修正技术 | 第44-49页 |
| 5.5.1 常见的案例修正方法总结 | 第45-46页 |
| 5.5.2 CBRAUTISM中案例修正的方法 | 第46页 |
| 5.5.3 CBRAUTISM中案例修正过程 | 第46-49页 |
| 第六章 实验与结果 | 第49-53页 |
| 6.1 实验目的 | 第49页 |
| 6.2 算法评价统计指标 | 第49-50页 |
| 6.3 实验准备 | 第50-51页 |
| 6.4 实验一及其结果 | 第51-52页 |
| 6.5 实验二及其结果 | 第52-53页 |
| 第七章 总结和展望 | 第53-55页 |
| 7.1 本文的主要工作 | 第53-54页 |
| 7.2 需进一步研究的工作 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第59-60页 |
