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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于C/S/S三层结构的农业昆虫综合决策支持系统的研究与开发
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基于C/S/S三层结构的农业昆虫综合决策支持系统的研究与开发
 
     论文目录
 
第一章 研究综述第13-21页
    1. 人工智能第13-17页
        1.1 人工智能的产生与发展第13页
        1.2 专家系统第13-14页
        1.3 专家系统应用领域评估第14-15页
            1.3.1 农业领域的数据特征及农业专家系统评估第14页
            1.3.2 植物保护领域的数据(昆虫方面)特征及植物保护专家系统评估第14-15页
        1.4 农业专家系统的国内外研究概况第15-17页
    2. 问题分析与总结第17-19页
        2.1 目前农业专家系统中存在的问题第17-18页
            2.1.1 农业专家系统自身存在的问题第17页
            2.1.2 农业专家系统的开发与应用的问题第17-18页
        2.2 昆虫鉴定专家系统第18页
        2.3 问题总结与对策第18-19页
    3. 研究内容、意义和技术路线第19-20页
        3.1 研究内容及意义第19页
        3.2 系统的设计技术路线第19-20页
            3.2.1 界面设计第19页
            3.2.2 COM的应用第19-20页
            3.2.3 松耦合的专家系统知识库的设计第20页
    4. 本章小结第20-21页
第二章 专家系统模型与关键技术第21-39页
    1. 专家系统智能的基础第21-24页
        1.1 人类专家思维模式第21页
        1.2 人类思维的模拟、简化过程与限制第21页
        1.3 专家系统对思维的模拟实现过程第21-22页
        1.4 专家系统对植物保护专业专家的思维模拟第22-23页
        1.5 领域专家知识在思维简化模拟中的作用第23-24页
    2. 专家系统模型第24-28页
        2.1 专家系统定义第24页
        2.2 专家系统的构成第24-26页
            2.2.1 知识库(KDB Knowledge Database)第24页
            2.2.2 全局数据库(GDB Globe Database)第24页
            2.2.3 推理机(RM Reasoning Machine)第24-25页
            2.2.4 解释机(EM Exposition Machine)第25页
            2.2.5 用户界面(UI User Interface)第25页
            2.2.6 知识获取机(KAM Knowledge Accumulation Machine)第25-26页
        2.3 专家系统的特点第26-27页
            2.3.1 专家系统的总体特征第26页
            2.3.2 专家系统与传统应用程序的区别第26-27页
            2.3.3 专家系统于其他人工智能程序的区别第27页
        2.4 专家系统工作过程第27-28页
    3. 知识表示的结构方案第28-33页
        3.1 知识的定义第28页
        3.2 知识的表示第28-29页
        3.3 产生式系统(Production System)第29页
        3.4 语义网络(Meaning Net)系统第29-31页
        3.5 框架(Frame)式系统第31-32页
        3.6 面向对象(Object-Oriented)系统第32页
        3.7 CBR(基于案例的推理case based reasoning, 简称CBR)第32-33页
        3.8 MBR(基于模型的推理Model based Reasoning,简称MBR)第33页
    4. 搜索及其控制策略-推理的关键技术第33-35页
        4.1 搜索系统第33页
        4.2 冲突的产生第33-34页
        4.3 冲突消解的策略第34页
        4.4 无启发式策略第34-35页
            4.4.1 广度优先第34页
            4.4.2 深度优先第34-35页
        4.5 启发策略第35页
    5. 数据库第35-37页
        5.1 数据库的概念第35-36页
        5.2 SQL数据库介绍第36-37页
            5.2.1 关系数据库第36页
            5.2.2 可伸缩性第36页
            5.2.3 结构化查询语言第36-37页
            5.2.4 可扩展标记语言第37页
    6. 分布式计算第37页
    7. 本章小结第37-39页
第三章 知识库的建设第39-49页
    1. 本文使用的知识及其表示结构第39-41页
        1.1 本文使用的知识结构第39页
        1.2 本文采用的知识抽象和规范表达第39-40页
            1.2.1 概念的收集第39-40页
            1.2.2 概念的编码第40页
            1.2.3 概念定位第40页
        1.3 符号逻辑与知识的表现形式第40页
        1.4 字典库的建立第40-41页
    2. 知识库的设计模式第41-46页
        2.1 数据结构的选择第41页
        2.2 本文改造的框架式知识表示第41-42页
            2.2.1 面向对象与昆虫系统发育的结合第41页
            2.2.2 面向对象与昆虫生态学、昆虫生物学结合第41-42页
            2.2.3 利用面向对象的对框架的修订第42页
        2.3 基于继承的框架的实现第42-46页
            2.3.1 利用字典库生成工具生成字典库。第43页
            2.3.2 生态、生物学抽象第43-44页
            2.3.3 实例化生态、生物学抽象框架结构第44-45页
            2.3.4 建立形态学数据结构。第45-46页
            2.3.5 合并框架形成鉴定用临时表第46页
    3. 知识库设计的物理实现第46-48页
        3.1 本文实现的知识库第46页
        3.2 数据逻辑构成分析(结构数据表、实例数据表)第46-47页
        3.3 扩展性研究(知识库的可扩展性能的体现)第47页
        3.4 灵活性实现第47-48页
    4. 知识的获取与知识库的建设第48页
        4.1 专业知识的获取第48页
        4.2 知识库的精细化第48页
    5. 本章小结第48-49页
第四章 推理引擎的建设第49-60页
    1. 本文推理机制原理第49-52页
        1.1 领域问题分析第49页
        1.2 推理机制的确定第49-50页
        1.3 实现的推理类型第50页
            1.3.1 确定性推理第50页
            1.3.2 不确定性推理第50页
        1.4 推理的技术路线第50-52页
            1.4.1 推理路径描述第50-51页
            1.4.2 推理操作与逻辑控制表的使用第51-52页
    2. 推理机部件功能简介第52-57页
        2.1 推理逻辑部件第53页
            2.1.1 顺序部件功能第53页
            2.1.2 控制部件功能第53页
            2.1.3 接口部件第53页
        2.2 解释逻辑部件第53-55页
            2.2.1 解释功能第53-54页
            2.2.2 解释功能附加的撤销功能第54-55页
        2.3 数据访问部件第55-56页
            2.3.1 Microsoft ADO2.8(ActiveX Data Objects)第55页
            2.3.2 ADO对象与SQL与分布式数据运算第55-56页
        2.4 字典库的抽取建设与功能第56-57页
    3. 冲突的消解和组合爆炸的防止第57-59页
        3.1 本文采用的启发原理第57-59页
            3.1.1 专业可用度(Professional Importance Quotient PIQ)概念第57页
            3.1.2 专业可用度工作原理和类型(Professional Importance Quotient Type PIQT)第57-58页
            3.1.3 属性模糊权重(Property Fuzzy Power PFP)概念第58-59页
            3.1.4 属性模糊权重(PFP)的实现和评判自动化第59页
    4. 本章小结第59-60页
第五章 系统功能实现第60-69页
    1. 设计原则第60-61页
        1.1 目标用户第60页
        1.2 系统设计环境和使用的开发技术第60-61页
            1.2.1 开发环境第60页
            1.2.2 使用的关键技术及资源第60-61页
    2. 决策支持系统功能实现第61-68页
        2.1 决策支持系统结构第61-65页
            2.1.1 专家系统外壳和专家系统引擎的交互:第61-62页
            2.1.2 本文的安装方式第62-64页
            2.1.3 分布式结构的安装实现第64-65页
        2.2 功能介绍第65-68页
            2.2.1 本地(或远程)数据库中的重要经济害虫鉴定、诊断功能第65页
            2.2.2 制定防治方案功能第65-66页
            2.2.3 知识查询功能第66页
            2.2.4 知识库更新功能第66-67页
            2.2.5 系统模块更新功能第67页
            2.2.6 系统维护及其运行环境第67-68页
    3. 本章小结第68-69页
第六章 结 论第69-71页
    1. 数据库设计方面第69页
    2. 程序设计方面第69页
    3. 植物保护专业方面第69-70页
    4. 其他工具第70-71页
第七章 讨论第71-73页
    1. 知识库方面的问题与讨论第71-72页
        1.1 知识库的整体设计讨论第71页
        1.2 关于专业可用度的讨论第71页
        1.3 关于节点评判权重使用的讨论第71-72页
    2. 软件设计方面的问题与讨论第72-73页
        2.1 测试与修订第72页
        2.2 分布式结构的扩展性能讨论第72页
        2.3 协议注册的讨论第72-73页
参考文献第73-81页
致 谢第81-82页
作者简介第82页

 
 
论文编号BS2960433,这篇论文共82
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