| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 案例匹配研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 现存问题与改进思路 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容与研究方法 | 第15-18页 |
| 1.5 主要创新点 | 第18页 |
| 1.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 2 相关理论综述 | 第19-35页 |
| 2.1 知识与隐性知识 | 第19-22页 |
| 2.1.1 知识 | 第19-20页 |
| 2.1.2 知识的分类 | 第20-21页 |
| 2.1.3 隐性知识 | 第21-22页 |
| 2.2 基于案例推理(CBR) | 第22-27页 |
| 2.2.1 CBR基本理论 | 第22-23页 |
| 2.2.2 CBR推理过程 | 第23-25页 |
| 2.2.3 CBR在隐性知识管理中的应用 | 第25-27页 |
| 2.3 粗糙集相关理论 | 第27-31页 |
| 2.3.1 粗糙集的发展 | 第27-28页 |
| 2.3.2 粗糙集理论核心 | 第28-30页 |
| 2.3.3 粗糙集的应用 | 第30-31页 |
| 2.4 熵权法相关理论 | 第31-32页 |
| 2.5 方面相似度与视图相似度 | 第32-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 隐性知识案例外显及其视图计算 | 第35-40页 |
| 3.1 隐性知识案例外显思路及其逻辑结构 | 第35-37页 |
| 3.2 隐性知识外显案例视图融合计算 | 第37-39页 |
| 3.2.1 粗糙集确定案例视图 | 第37-38页 |
| 3.2.2 信息熵确定案例视图 | 第38页 |
| 3.2.3 隐性知识外显案例综合视图 | 第38-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 隐性知识外显案例匹配原则与方法 | 第40-48页 |
| 4.1 类型区分下的方面相似度算法 | 第40-41页 |
| 4.2 隐性知识外显案例匹配原则 | 第41-43页 |
| 4.2.1 “精度优先”原则 | 第42页 |
| 4.2.2 “时效优先”原则 | 第42-43页 |
| 4.3 “精度优先”原则下的隐性知识外显案例匹配算法 | 第43-45页 |
| 4.4 “时效优先”原则下的隐性知识外显案例匹配算法 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 隐性知识外显案例匹配算例 | 第48-57页 |
| 5.1 确定电路板故障诊断外显案例视图 | 第48-50页 |
| 5.2 类型区分下的视图相似度计算 | 第50-51页 |
| 5.3 “精度优先”原则下的隐性知识外显案例匹配算例 | 第51-52页 |
| 5.4 “时效优先”原则下的隐性知识外显案例匹配算例 | 第52-55页 |
| 5.5 结果分析 | 第55-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 6 结论与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第63页 |
