| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究内容 | 第11-13页 |
| 1.2.1 本文研究内容 | 第11页 |
| 1.2.2 论文结构 | 第11-13页 |
| 2 相关理论及研究现状 | 第13-20页 |
| 2.1 相关理论 | 第13-17页 |
| 2.1.1 本体 | 第13页 |
| 2.1.2 农业本体 | 第13-14页 |
| 2.1.3 农业领域不确定性知识 | 第14-15页 |
| 2.1.4 云模型 | 第15-17页 |
| 2.2 国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 2.2.1 领域本体概念层次结构研究现状 | 第17-18页 |
| 2.2.2 数值型数据泛概念层次结构生成方法研究现状 | 第18-19页 |
| 2.2.3 云模型数据泛概念层次结构生成方法研究现状 | 第19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 农业领域本体知识数值型数据泛概念层次结构生成方法研究 | 第20-33页 |
| 3.1 数据预处理 | 第21页 |
| 3.2 大型数值型数据泛概念层次结构生成方法 | 第21-27页 |
| 3.2.1 概念云提取方法 | 第21-22页 |
| 3.2.2 概念云层次跃升方法改进 | 第22-24页 |
| 3.2.3 方法设计 | 第24-25页 |
| 3.2.4 实例分析 | 第25-27页 |
| 3.3 小型数值型数据泛概念层次结构生成方法 | 第27-31页 |
| 3.3.1 逆向云算法 | 第28页 |
| 3.3.2 黄金分割 | 第28-29页 |
| 3.3.3 方法设计 | 第29-30页 |
| 3.3.4 实例验证 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 4 农业领域本体知识云模型数据泛概念层次结构生成方法研究 | 第33-42页 |
| 4.1 云模型数据 | 第33页 |
| 4.2 虚拟云方法 | 第33-37页 |
| 4.2.1 综合云 | 第34-35页 |
| 4.2.2 分解云 | 第35-36页 |
| 4.2.3 浮动云 | 第36-37页 |
| 4.3 云模型数据泛概念层次结构生成方法步骤 | 第37-38页 |
| 4.3.1 基础云模型数据确定 | 第37-38页 |
| 4.3.2 概念层次迁移 | 第38页 |
| 4.4 实例分析 | 第38-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 农业本体泛概念层次结构生成原型系统设计与实现 | 第42-50页 |
| 5.1 农业领域本体知识泛概念层次结构生成原型系统框架 | 第42页 |
| 5.2 各部分功能描述 | 第42-43页 |
| 5.3 步骤流程 | 第43页 |
| 5.4 农业领域本体知识泛概念层次结构生成原型系统实现 | 第43-48页 |
| 5.4.1 农业领域本体知识大型数值型数据泛概念层次结构生成模块 | 第44-46页 |
| 5.4.2 农业领域本体知识小型数值型数据泛概念层次结构生成模块 | 第46-47页 |
| 5.4.3 农业领域本体知识云模型数据泛概念层次结构生成模块 | 第47-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 6 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 工作总结 | 第50页 |
| 6.2 工作展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 个人简介 | 第58-59页 |
| 在读期间发表的学术论文、成果及科研工作情况 | 第59页 |
