基于人工智能的轧辊知识化专家系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题研究的背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第11页 |
| ·课题的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12页 |
| ·章节安排 | 第12-14页 |
| 第2章 专家系统理论及相关技术 | 第14-24页 |
| ·专家系统的概述 | 第14-16页 |
| ·专家系统的定义 | 第14页 |
| ·专家系统的分类与特点 | 第14-15页 |
| ·专家系统的组成结构 | 第15-16页 |
| ·专家系统的开发步骤 | 第16页 |
| ·数据挖掘技术 | 第16-19页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的实现步骤 | 第18-19页 |
| ·J2EE 概述 | 第19-22页 |
| ·J2EE 的设计模式 | 第19-20页 |
| ·J2EE 的多层结构 | 第20页 |
| ·J2EE 组件技术 | 第20-22页 |
| ·CATIA 二次开发技术 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 轧辊评测知识工程的研究 | 第24-39页 |
| ·知识工程概述 | 第24页 |
| ·知识类型 | 第24-25页 |
| ·知识挖掘 | 第25-34页 |
| ·WEKA 的介绍 | 第25-26页 |
| ·WEKA 实现的功能 | 第26-27页 |
| ·Apriori 算法 | 第27-28页 |
| ·WEKA 的数据挖掘过程 | 第28-29页 |
| ·WEKA 与数据库建立连接 | 第29-31页 |
| ·WEKA 获取库中知识 | 第31-34页 |
| ·知识的表示 | 第34-35页 |
| ·知识的运用 | 第35-37页 |
| ·推理方法 | 第35-36页 |
| ·推理过程 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 系统模块的设计 | 第39-54页 |
| ·系统需求分析 | 第39页 |
| ·B/S 架构的设计 | 第39-40页 |
| ·表示层 | 第40页 |
| ·业务逻辑层 | 第40页 |
| ·数据访问层 | 第40页 |
| ·系统的数据结构 | 第40-42页 |
| ·系统的模块构成及功能 | 第42-45页 |
| ·用户管理模块 | 第42-43页 |
| ·权限管理模块 | 第43页 |
| ·知识管理模块 | 第43-44页 |
| ·方法管理模块 | 第44页 |
| ·参数管理模块 | 第44-45页 |
| ·规则管理模块 | 第45页 |
| ·推理管理模块 | 第45页 |
| ·业务逻辑设计 | 第45-48页 |
| ·系统角色及用例 | 第45-47页 |
| ·业务流程 | 第47-48页 |
| ·数据库结构设计 | 第48-53页 |
| ·轧辊信息数据库 | 第49页 |
| ·轧辊知识库 | 第49-51页 |
| ·问题方法库 | 第51-52页 |
| ·推理规则库 | 第52页 |
| ·用户信息库 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 轧辊专家系统的实现 | 第54-63页 |
| ·系统开发平台 | 第54页 |
| ·Apache Tomcat | 第54页 |
| ·MyEclipse | 第54页 |
| ·SQL Server 2000 | 第54页 |
| ·数据库连接模块 | 第54-57页 |
| ·知识库管理模块 | 第57-59页 |
| ·推理模块 | 第59-62页 |
| ·推理算法 | 第59-60页 |
| ·推理实现 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 轧辊三维虚拟的实现 | 第63-67页 |
| ·轧辊参数获取模块 | 第63-65页 |
| ·绘制草图模块 | 第65-66页 |
| ·创建旋转体模块 | 第66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
