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智能决策推理技术的研究与应用

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·研究背景第9-11页
   ·研究意义第11页
   ·国内外研究现状第11-13页
   ·本文研究内容与组织结构第13-15页
第二章 知识表示方法第15-31页
   ·引言第15-17页
     ·知识的定义第15-16页
     ·知识的分类第16-17页
   ·知识表示第17-22页
   ·模糊知识表示方法第22-23页
   ·基于 xml 的多级知识单元表示方法第23-30页
     ·知识单元第24页
     ·知识单元模式和多极知识单元模式第24-28页
     ·多极知识单元的EBNF 范式描述第28-30页
   ·小结第30-31页
第三章 决策推理方法第31-50页
   ·决策推理概述第31-33页
     ·确定性推理和不确定性推理第31-32页
     ·定性推理和定量计算第32-33页
     ·推理的控制策略第33页
   ·基于定性信息的推理方法第33-44页
     ·案例推理第33-34页
     ·可信度推理第34-36页
     ·模糊推理第36-38页
     ·贝叶斯网络推理第38-39页
     ·粗集推理第39-42页
     ·云模型推理第42-44页
   ·基于定量信息的决策方法第44页
   ·多决策信息融合第44-49页
     ·决策推理的控制方法第45-46页
     ·决策信息无冲突融合第46-47页
     ·决策信息冲突融合方法第47-49页
   ·小结第49-50页
第四章 决策推理系统的设计与实现第50-59页
   ·系统功能设计第50-51页
     ·系统功能定义第50页
     ·系统的结构第50-51页
     ·系统的流程第51页
   ·决策业务管理模块第51-52页
   ·定性推理模块第52-56页
     ·案例推理构件第53-54页
     ·可信度推理构件第54-56页
     ·模糊推理构件第56页
   ·定量决策分析模块第56-57页
   ·多决策融合模块第57-58页
   ·小结第58-59页
第五章 系统测试与结果第59-65页
第六章 总结与展望第65-67页
   ·论文总结第65-66页
   ·展望第66-67页
参考文献第67-70页
攻读硕士学位期间发表的论文、参加的科研项目第70-71页
致谢第71页

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