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融合CBR与RBR道路交通事故处理专家系统原型研究

第一章 绪论第1-21页
 1.1 课题研究的目的与意义第12-18页
  1.1.1 我国道路交通安全现状第12-14页
  1.1.2 我国交通事故总体分析第14-17页
  1.1.3 课题研究的目的第17-18页
  1.1.4 课题研究意义第18页
 1.2 国内外研究现状及发展趋势第18-20页
 1.3 研究的主要内容第20-21页
第二章 道路交通事故处理所涉及内容第21-32页
 2.1 交通事故基本知识第21-22页
  2.1.1 交通事故定义第21页
  2.1.2 交通事故发生的环境系统第21-22页
 2.2 交通事故处理基础第22-24页
  2.2.1 交通事故处理的一般程序第22-23页
  2.2.2 道路交通事故处理作业阶段第23-24页
 2.3 事故原因分析与调查第24-27页
 2.4 现场数据采集与分析第27-31页
  2.4.1 轮胎印迹的识别第27-29页
  2.4.2 现场遗留物的数据采集与分析第29-31页
 2.5 本章小节第31-32页
第三章 专家系统与道路交通事故处理第32-42页
 3.1 人工智能与专家系统第32-36页
  3.1.1 人工智能第32页
  3.1.2 专家系统第32-33页
  3.1.3 专家系统的类型和特点第33-34页
  3.1.4 专家系统的基本结构第34-35页
  3.1.5 专家系统的发展方向第35-36页
 3.2 道路交通事故处理专家系统基本结构第36-37页
 3.3 基于案例推理基本理论第37-39页
  3.3.1 基于案例推理基本概念第37-38页
  3.3.2 基于案例推理的过程第38-39页
 3.4 将CBR与 RBR融合引入事故处理专家系统第39-41页
  3.4.1 CBR与 RBR的融合第39-40页
  3.4.2 混合推理单元融合框架的建立第40页
  3.4.3 事故处理缓存器的设计第40-41页
 3.5 本章小结第41-42页
第四章 道路交通事故处理案例库实现与案例获取第42-58页
 4.1 知识库相关基本理论第42-45页
  4.1.1 知识的基本概念第42页
  4.1.2 知识的特性第42-43页
  4.1.3 知识的表示第43-44页
  4.1.4 知识的管理第44-45页
 4.2 规则库表示第45-47页
 4.3 案例库基本理论第47-49页
  4.3.1 案例结构的描述第47页
  4.3.2 案例的组合与分解第47-49页
  4.3.3 案例结构的设计要求第49页
 4.4 交通事故案例结构的构建第49-51页
 4.5 道路交通事故处理专家系统中的案例获取第51-57页
  4.5.1 案例获取网络概念第52页
  4.5.2 案例获取网络模型定义第52-53页
  4.5.3 事故处理案例获取网络的实现第53-55页
  4.5.4 案例回收的实现第55-57页
 4.6 本章小结第57-58页
第五章 系统的总体设计实现第58-69页
 5.1 本系统总体设计思想第58-59页
  5.1.1 本系统总体设计思想第58页
  5.1.2 本系统总体开发原则第58页
  5.1.3 本系统总体框架第58-59页
 5.2 系统结构模式第59-60页
 5.3 辅助模块设计第60-65页
  5.3.1 快速绘制现场草图第60-61页
  5.3.2 肇事车速的确定第61-65页
 5.4 本系统界面第65-67页
  5.4.1 用户界面设计实现第65-67页
  5.4.2 系统处理道路交通事故例证第67页
 5.5 本系统原型测试第67-68页
 5.6 本章小结第68-69页
第六章 本文研究的结论与展望第69-71页
 6.1 本文研究结论第69页
 6.2 未来研究展望第69-71页
参考文献第71-75页
硕士期间参与的科研项目第75页
硕士期间发表的学术论文第75页

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