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基于Web的羊病诊断专家系统关键技术的研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-25页
   ·研究背景第10页
   ·专家系统概述第10-14页
     ·专家系统的发展历程第11-12页
     ·专家系统的主要推理模式第12-14页
   ·专家系统在动物疾病诊断中的应用第14-15页
   ·羊病诊断专家系统的研究现状第15-16页
   ·研究的目的和内容第16页
   ·相关算法介绍第16-23页
     ·模糊聚类算法第16-17页
     ·核模糊聚类算法第17-18页
     ·遗传算法第18-23页
   ·论文组织结构第23-25页
第二章 基于XML 的羊病案例表示第25-33页
   ·羊病诊断基本知识第25-26页
     ·羊病诊断定义第25页
     ·羊病诊断过程第25-26页
   ·羊病案例的特征信息第26页
   ·羊病案例的XML 表示第26-32页
     ·XML 概述第26-27页
     ·羊病案例的XML 表示第27-30页
     ·案例库的XML 索引文档第30-31页
     ·XML 案例文档的操作第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第三章 羊病案例库组织结构分析与子案例库构建第33-43页
   ·案例库的组织策略第33页
   ·案例库的两级组织结构第33-34页
   ·子案例库的构建第34-42页
     ·XML 羊病案例数据转化为高维向量空间的点第34-36页
     ·确定最佳的聚类算法第36-40页
     ·聚类个数的确定第40-42页
     ·子案例库代表案例的确定第42页
   ·本章小结第42-43页
第四章 基于粗糙集的案例检索方法第43-49页
   ·粗糙集理论简介第43-44页
   ·基于粗糙集的案例检索第44-46页
     ·初始决策表确定第44页
     ·属性约简第44-45页
     ·相似度计算第45-46页
   ·应用举例第46页
   ·本章小结第46-49页
第五章 案例修改和案例库维护第49-51页
   ·案例修改第49页
   ·案例库维护第49-50页
   ·本章小结第50-51页
第六章 系统设计与实现第51-60页
   ·系统需求分析第51页
     ·系统功能需求第51页
     ·系统性能要求第51页
   ·系统开发关键技术及实现第51-53页
     ·Matlab 的Java Builder 技术第51-52页
     ·Java 的JNI 技术第52-53页
     ·dom4j 技术第53页
   ·系统开发平台的构建第53-54页
     ·开发环境选择依据第53-54页
     ·开发环境配置第54页
   ·系统整体设计第54-58页
     ·系统框架设计第54页
     ·系统功能设计第54-56页
     ·主要功能界面第56-58页
   ·系统测试第58-59页
   ·本章小结第59-60页
第七章 结论与展望第60-61页
   ·结论第60页
   ·展望第60-61页
参考文献第61-65页
附录 羊病特征属性枚举值列表第65-69页
致谢第69-70页
作者简介第70页

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