一、一个集成多媒体和数据库的专家系统（论文文献综述）
教育部[1]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中指出教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
张宇[2]（2020）在《基于BIM与物联网的大型酒店运维管理研究》文中研究指明随着建筑行业的高速发展,我国建筑规模持续扩大,城市化建设成果显着,以大型酒店、购物广场等为代表的兼具服务性和休闲性功能的商业建筑不断增多。建筑工程运维管理的要求越来越高,复杂建筑及设施设备需要更科学的运维管理方式。针对目前大型复杂建筑运维管理所面临的难度大、效率低、成本高的挑战,本文以兼具餐饮、住宿、商务、会展等多功能的大型综合酒店为切入点,从运维管理方的角度出发,借助BIM技术与物联网技术的特点和应用价值,在运维管理、酒店管理等相关理论基础上,研究如何建立基于BIM与物联网的大型酒店运维管理系统,以期提升酒店运维管理水平,并为其它大型复杂建筑的运维管理提供解决思路。首先,本文通过对涉及到的相关概念进行界定和解释,明晰了研究对象的内容范畴,为后续研究奠定了理论基础;通过具体介绍BIM与物联网技术的特点和优势,分析其各自在酒店运维管理中的应用价值,探究了运用BIM技术和物联网技术进行酒店运维管理的可行性和必要性。其次,对大型酒店建筑特征及其运维管理的特点和问题进行分析,阐述了大型酒店建筑具有建筑体量大、空间构造复杂、人流量大、运维管理品质要求高、易发生安全事故等特征,并从技术和管理两个方面分析了目前酒店运维管理过程中存在的问题和弊端。利用文献研究和质化研究的方法分别对酒店运维管理的功能需求和信息需求进行了深入研究,为后文提出并构建基于BIM与物联网的大型酒店运维管理系统奠定基础。再次,本文借助信息流理论,研究运维信息流转的关键环节,并提出了通过在酒店运维管理中合理利用BIM与物联网技术,提高信息流转效率,进而提升运维管理水平的逻辑框架。以信息流模型为基础、借鉴物联网DCM通用架构、合理嵌入BIM技术的方式,提出了大型酒店运维管理系统的整体框架,然后分别对信息获取层、网络传输层、信息存储与应用层、信息复用层各层所涉及的技术和应用流程进行了详细的研究。最后,将前文所研究的成果应用于A项目,结合此项目的实际情况,对构建运维管理系统架构所涉及的关键技术进行了实际操作。主要包括:构建了A项目的BIM模型,并对其进行了信息完善和轻量化处理;针对A项目酒店公共区运部位进行了物联网终端设备的部署及ZigBee无线网络设计;利用BIM模型数据构建了初始运维数据库,在此基础上进行了静态信息与物联网实时采集的动态信息相关联的研究;对该项目酒店运维管理平台进行了部分界面与功能的设计和实现。该论文共有图55幅,表11个,参考文献148篇。
李洁[3]（2019）在《数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式与策略研究》文中指出我们已经从信息时代走进了数据驱动的“智能时代”,数据成为人们认识和解决问题的新的逻辑起点。“数据驱动”打破了基于知识解决问题的思维桎梏,形成了从问题到数据又回归问题的新方法论认识——基于数据解决问题。这一研究范式将数字图书馆知识发现服务从对问题本源的探索推向知识服务的本真,可以说,从数据直面用户、管理和服务为大数据环境下的数字图书馆知识发现服务供给侧的改革提供了一种新思路:知识发现服务要改变的不只是管理技术、管理规则或服务形式,而要涉及整个管理理念和服务体系。而大数据环境中,数字图书馆信息发生源越来越多,数据产出量越来越大,数字资源增长速率越来越快,数据异构性越来越明显,数据老化节奏越来越快,低价值密度隐患的知识饥渴和数据海啸的矛盾越来越突出,用户对发现服务的需求越来越多元,数字图书馆数据资源正面临着重新被发现的挑战。迎面变化和挑战,数字图书馆的知识发现服务不单要完成从文献数字化到内容数据化的知识组织转型,更应实现数字资源从内容数据化到数据智能化的价值开发和智慧洞见。数据驱动的科研范式开辟了知识发现的新路径,开启了数字图书馆知识服务的时代新转型。探索数据驱动理念下的数字图书馆知识发现服务模式的新形态,需要学习、内化数据科学相关理论,需要剖析知识发现的驱动要素和作用机制,需要打破传统的资源发现固化模式,创建知识发现服务的创新生态功能圈。融合数据驱动和知识发现的双重技术优势,数字图书馆知识发现服务创新模式应趋从数据化、数据向知识转化的语义关联、可视化和智能化驱动维度寻求用户数据、内容资源数据、专家数据、业务数据的新协同,开发用户画像、研究设计指纹、精准文献推荐等的新应用,强化数据的集群整合、提升平台的绿色联通、实现用户界面的友好交互,使数字图书馆成为支持用户知识探索与发现创造的智能服务系统,使数据资源最大化的进行价值开发与知识转化,使用户随时随地都能受益于数字图书馆高效、便捷、友好与智能的知识发现服务体验。基于此,本文通过对数据驱动、知识发现研究成果的追本溯源,界定数据驱动下的数字图书馆知识发现服务的核心理念;通过文献分析、调查访谈、仿真实验、模型训练等方法的综合运用,分析数字图书馆知识发现服务创新的数据环境、驱动机制、创新模式、模式应用以及创新策略制定。围绕主要研究内容,本文第三章从数据环境特征、数据环境变化和数据环境开发分析数据驱动下的数字图书馆知识发现服务的机遇与挑战;第四章结合数据要素、数据驱动过程、数据驱动维度探讨数字图书馆知识发现服务的数据驱动动力机制、流机制、协同驱动机制和数据驱动控制机制;第五章通过对数字图书馆知识发现服务模式创新衍变的内在使命分析,指出数字图书馆知识发现服务创新模式的构建依据、构建基础和构建过程;第六章对数字图书馆知识发现服务创新模式进行具体的用户画像、研究设计指纹、文本推荐和多粒度检索决策应用;第七章针对数字图书馆知识发现服务创新模式的具体瓶颈给出各驱动维度的应对策略。具体内容阐述如下:第3章数据驱动下数字图书馆知识发现服务的数据环境分析本章是对大数据驱动环境下的数字图书馆知识发现服务场域的情境解构。首先,基于大数据的4V特征,面向全数据,分析数字图书馆知识发现服务在数据形态、存在方式、存储模式、存储内容、数据价值等方面的特性。其次,探讨数据化、新一代信息技术、数据分析思维、数据密集型科学发现范式影响下的数字图书馆知识发现服务革新的优劣利弊。最后,基于环境特性和环境变化的双向作用状态定位数字图书馆知识发现服务发展的开发方向。明确本文研究目的的同时,引出4、5、6、7章节的主要研究任务。第4章数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动机制分析本章作为第5章的铺垫,详细解析数字图书馆知识发现服务平台的数据要素和驱动作用形式。通过用户数据、资源内容数据、专家数据的分类界定,为第6章科研用户画像、研究设计指纹、精准文献推荐等的服务模式应用提供数据基础;通过数据化、语义关联、可视化、智能化的数据驱动维面的层级解构,为第7章的创新策略制定奠定优化主线;基于数据要素、驱动过程和驱动维面,从内外力作用的动力机制、输入-输出的流机制、数据融合的协同驱动机制以及数据驱动控制机制具体呈现数据驱动与知识发现服务交互融合的催化反应。第5章数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式研究在前文研究的基础上,本章首先对数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式的构建进行内在逻辑分析;其次,从资源发现既有模式、知识产品和技术支持方面阐述实现数字图书馆知识发现服务创新的外在基础;最后,综合内在逻辑和外在基础,进行创新模式的基础框架和平台架构的初步解构,并在此基础上进行数据驱动下的数字图书馆知识发现服务创新功能圈构建。第6章数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式应用研究本章在第5章提出的创新模式的基础上,分别利用科研用户数据进行数字图书馆百度发现的科研用户画像构建,利用文献数据进行以研究对象、研究问题与研究方法为核心要素的研究设计指纹构造,结合用户画像和研究设计指纹实现精准文献推荐,并通过用户检索实验验证多粒度检索决策的优势。第7章数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新策略研究基于第4章对数据驱动维度和驱动机制的分析,本章旨在明确数据化、语义化、关联化、可视化和智能化驱动的创新方向并进行相应的优化路径设计,针对数字图书馆知识发现服务创新的制约因素,给出切实可行的解决方案与对策建议。大数据环境下,重新界定数据驱动下的数字图书馆知识发现服务的内涵、探讨数字图书馆知识发现服务的数据驱动机制、创新数字图书馆既有的资源发现服务模式,有利于从方法论认识层面为数字图书馆知识发现服务的供给侧改革提供理论支持。数字图书馆知识发现服务的意义不仅在于它的统一检索及其延伸功能,更在于此基础上辅助科学发现的循证决策、智能管理和知识再造的服务价值。在人类不断探索未知与努力认识未知的道路上,数据驱动+知识发现的催化反应为科学发现的方法探索提供了一个可行参考,推动着数字图书馆知识发现服务在不断革新的历程中惠及更多的求知受众。
秦宏宇[4]（2017）在《基于CBR-RBR集成方法的马病远程诊断专家系统的研究》文中研究表明伴随着国家经济持续发展,我国马产业的发展速度也随之加快,但是在发展的同时也面临着新的机遇与挑战。近年来,我国在马匹专门化品种繁殖培育、马群保种和壮大的研究、示范的工作,对马产业的发展起到了一定效果。但是在马生产养殖方面取得进步的同时,疾病的发生仍然制约着马产业的持续发展。目前,马匹养殖环节存在着很多问题,如生产养殖多分布于基层,疾病诊断基础设施条件相对落后,领域专家稀缺,具有丰富临床诊疗经验的基层马兽医在数量和质量上都无法满足产业发展的需求。鉴于马病频发,马病诊断困难,诊断准确率低等问题,本研究旨在构建具备领域专家级疾病诊断水平的马病远程诊断与管理信息系统,一定程度上降低马病临床诊疗的误诊率和漏诊率,提高基层马兽医的服务质量。马病远程诊断与管理信息系统按照N层体系架构和面向对象技术进行设计,基于.NET框架技术,采用Asp.net和SQL Server 2008数据库等工具构建。研究通过走访新疆维吾尔自治区7个示范区调查基层马兽医的使用需求,分析与总结马病知识特点及规律,在领域专家的密切协作下,通过人工获取知识的方式,将马病专家经验知识和领域专业知识总结分析与归纳整理,采用基于对象-属性-值三元组法改进的产生式规则知识表示法和框架知识表示法对规则知识和案例知识进行表示,在关联数据库的基础上建造知识库和数据库,分别构建规则知识库、案例知识库、治疗数据库、病例数据库、预防数据库、多媒体数据库及工作数据库等辅助数据库。在分析马兽医领域专家诊断疾病的思维方式和诊断方法的基础上,对传统的规则推理进行了一定的改进,采用基于模糊规则提升理论的规则推理为主,案例推理为辅的集成推理模式,充分结合两种推理机制的优点,进而提高疾病诊断的准确率。本系统最终实现功能如下:（1）本项研究成功的研制出“马病远程诊断专家系统”和“马病远程管理信息系统”,该系统能够对118种马病进行诊断,并实现相关信息的管理功能。（2）马病远程诊断专家系统,针对传统规则推理中规则置信系数固定不变的不足,应用置信系数多值逻辑对知识的不确定性进行评估,采用模糊规则提升理论对规则推理进行一定的改进,实现规则置信系数的动态调整与优化。采用基于模糊规则提升理论的规则推理为主,案例推理为辅的CBR-RBR集成推理策略,将CBR作为改进后的RBR推理的补充和结果验证的保障,较好的模拟领域专家诊断疾病时的推理思维方式。（3）马病远程诊断专家系统实现了马病的智能化诊断功能,为用户提供19个疾病症状信息组,500多个图片及视频多媒体资料,118种马病的辅助诊断。系统依据用户提供的临床症状信息,通过推理诊断过程给出疾病诊断结果供用户参考。用户在操作过程中可以随时查看典型症状图片、视频等多媒体资料,为临床诊疗工作提供决策支持。（4）马病远程管理信息系统能够记录病马的具体发病情况,并对疾病发病率统计分析,为基层马兽医的疾病诊断和防治决策提供详细的参照。实现免疫、驱虫和消毒等疾病预防方面的管理功能,根据相应的工作程序,实现提醒功能,避免了由于马匹机体免疫等功能的缺失而造成疾病的发生。（5）马病远程管理信息系统还为用户提供典型病案资料和疾病预防方案的知识学习功能,系统不但以文字信息的方式将知识进行展示,而且还提供了典型疾病的症状图片和视频多媒体资料等丰富的学习资源。除此之外开发远程教学平台,实现用户与专家的网络平台信息交流。（6）马病远程诊断与管理信息系统通过了示范区的应用示范,并进行分组验证评价,评价结果显示系统在诊断疾病的准确性、界面友好度、问题描述的清晰程度、知识库的覆盖面及完整性方面的性能良好,具有较强的实用性和可操作性,能够较好的为基层马兽医提供疾病辅助诊疗及管理服务。
谭克龙[5]（2007）在《塔里木河流域生态环境动态监测系统研究与开发》文中指出近年来，随着现代生态环境研究和现代信息技术的发展，3S技术正在不断深入和广泛地应用于生态环境领域，数字生态监测系统建设成为重要的发展趋势。但是目前国内实际运行的生态环境遥感监测系统还很少，技术手段还很不完善，遥感和GIS没有实现有机的融合，生态信息的提取主要依靠目视解译或人机交互的办法，图像处理和GIS商业软件难于满足大区域、复杂系统的需求，许多软件不能有效集成，系统信息难以实现有效共享，导致在现阶段还是难于全面、准确、迅速地实现生态环境的实时动态监测和预报，直接影响了保护措施和调控对策的实施效果。塔里木河流域面积102×104km2，是我国重要的少数民族聚居区，国家级棉花、石油化工基地和21世纪能源战略接替区，具有十分重要的政治、军事和经济战略地位，但近几十年来，随着人口增加，社会经济发展，水资源的无序开发和低效利用，下游近400km河道断流萎缩，尾闾台特玛湖干涸，中下游植被衰败，并有向上游发展的趋势，生态环境严重恶化。本论文根据塔里木河流域生态变化特征和生态保护治理与管理需求，在国家重大项目“塔里木河流域水量调度管理系统”支持下，利用组件式GIS技术进行二次开发，为塔里木河流域设计、研发、建立了生态环境动态监测系统。通过对“塔里木河流域生态环境动态监测系统”平台理论、总体设计与开发的深入研究，取得了以下重要成果和结论。1．在“数字流域”框架体系下，以生态环境遥感业务流程为主线，充分应用并集成“3S”技术手段，开发建立了生态环境遥感数据采集、传输、存储管理、动态监测、分析与预警，及信息共享的大型综合性、业务化运行系统。系统操作简单，使用方便，结构合理，逻辑关系清楚，实用性强。采用“数据流集成式”的体系结构，以数据集成为中心，以各子系统间数据流动关系为纽带，把整个系统集成为基于子系统数据间关系紧密、物理结构松散的组件式系统，为数字塔里木河流域建设奠定了基础。2．根据塔里木河流域生态环境及相关因素的数据现状和未来发展趋势，采用数据仓库管理技术，以及空间数据和属性数据一体化、多源数据无缝集成、海量空间数据存储技术的建库思想，设计了可以实现拓扑和非拓扑、空间和属性、矢量-栅格一体化的流域空间数据库，科学地解决了如何在“计算机”中对流域的“复杂实体”和“海量空间数据”进行有效组织和一体化管理问题，建立了塔里木河流域多源、多尺度、多类型、跨带的无缝、海量空间数据库。3．采用不同尺度、不同时间分辨率的遥感影像数据，构建了多层次、多目标的流域生态环境监测运行体系。根据塔里木河地物类型、地形等区域特征，采用分级分类的思想，研发了大区域生态环境遥感信息自动提取模块，应用于塔里木河流域内的土地利用、荒漠化、植被、盐渍化等专题信息提取，信息提取精度达到87％，校正后达到95％，建立了大规模信息提取技术应用的方法和技术标准。为方便信息自动提取和人机交互解译，设计建立了全新、完善的知识库系统，提高了信息提取、交互解译和动态监测的精度，实现了解译标志和参考信息系统化管理。4．研究开发实现了遥感与GIS功能的有机融合。分别基于IDL语言和AO控件开发，在统一界面下实现了遥感影像数据处理、标志建立、信息提取、编辑校正、动态监测和分析统计的一体化工作流程；其次，在“数据流集成式”的体系结构下，遥感监测信息还可以利用生态分析子系统的强大空间分析能力进行数据的深层分析和运算，实现生态预警和土地利用变化趋势分析。克服了以往遥感图像处理软件和GIS软件各自的弱点，将遥感图像处理、信息提取与GIS编辑分析功能有效地集成为实用性更强的系统。5．将CA模型与GIS的专业分析有机地结合在一起，综合考虑了多种影响因素，建立了大范围的土地利用趋势分析（GeoCA-Landuse）模型，开发了塔河流域“三源一干”土地利用趋势分析模块。为流域长远规划提供了决策支持，极大地提升了系统的辅助决策能力。论文研究在遥感信息自动提取，RS与GIS一体化，大型综合性、运行化生态遥感监测系统研制等方面具有一定创新，对生态环境遥感监测系统研究具有重要的推动作用，对“数字流域”建设也具有参考价值。
冯万宇,肖建华,刘云,王洪斌[6]（2007）在《集成技术的猪病诊断系统的开发研究》文中研究说明专家系统、多媒体和数据库技术3项技术具有潜在的互补性,将后两者集成于猪病诊断专家系统中,能够克服各自的缺陷,有助于提高系统诊断的准确率和易于为用户所接受。因此,本文提出一种集成多媒体和数据库的猪病诊断专家系统结构模型,并简要介绍其集成技术。
冯万宇,肖建华,刘云,王洪斌[7]（2006）在《基于集成技术的猪病诊断专家系统的开发研究》文中提出专家系统、多媒体和数据库技术是3项非常重要的技术。这3项技术具有潜在的互补性,将后两者集成于猪病诊断专家系统中,能够克服各自的缺陷,有助于提高系统诊断的准确率和易于为用户所接受。因此,本文提出一种集成多媒体和数据库的猪病诊断专家系统结构模型,并简要介绍其集成的技术。
王世明,彭红[8]（2005）在《专家系统与多媒体和数据库集成的研究》文中提出专家系统、多媒体和数据库是3项重要技术。这3项技术具有潜在的互补作用,若将其集成,可以克服各自的缺陷。本文提出一种集成多媒体和数据库的专家系统结构模型,并介绍了实现集成的关键技术。
张付志[9]（2002）在《一个集成多媒体和数据库的专家系统》文中研究说明专家系统、多媒体和数据库是三项重要技术。这三项技术具有潜在的互补作用,若将其集成,可以克服各自固有的缺点。文章介绍多媒体和数据库对专家系统的支持,在此基础上提出一种在专家系统中集成多媒体和数据库的方法,这种方法已在所开发的原型系统中得到了实现。
何离庆[10]（2002）在《网络环境下的智能化农业信息平台研究》文中指出智能化农业信息技术是近年来发展十分迅速的一门重要学科。用智能化农业信息技术改造和支持农业的发展是当前一项备受关注的工作。我国农业的科技含量低，农业信息技术的基础比较差，21世纪在我国推进智能化农业信息技术将会获得显着的经济效益和社会效益。因此，本研究领域受到了政府的支持、科技部门的重视和基层的欢迎。论文以国家863计划智能计算机主题下的关键项目“智能化农业信息技术应用示范工程—重庆市示范区”和重点项目“农业专家系统开发框架”为研究对象，对智能化农业信息平台技术进行了系列研究。 本文在分析研究国内外智能化农业信息技术研究发展现状的基础上，应用当代信息技术和人工智能的新成果，研究了智能化农业信息平台的硬件结构和软件框架体系。对农业专家系统、农业数据库／数据仓库、基于GIS的土壤信息系统、农业知识发现KDD以及温室分布式计算机控制技术等问题进行了分析和探索。建立了重庆市智能化农业信息网络，并进入了实际运行。论文的主要工作和结论如下： 1．分析了计算机网络的系统结构和智能化农业信息服务的需求特点，建立了基于Internet的计算机农业信息网络，并配套设计了信息平台的软件框架体系，集成了863智能农业的一些研究成果，开发配置了支持农业智能决策的农业数据库，提出了农业数据仓库的模型方案，为开展信息农业提供了平台支撑。 2．将地理信息系统（GIS）技术应用于农业系统中，研制了基于GIS的土壤信息系统。利用GIS强大的图形与数据管理功能，配合方便的多媒体界面，使用户能容易地通过网络跨地域的获取土壤等农业空间分布数据，能从根本上改善基层的农业信息资源配置状况，支持农业的智能决策。 3．研究了农业领域的知识特点，提出了多媒体技术表达多维化农业信息空间的概念。研制了基于Web的番茄、黄瓜、辣椒、榨菜和柑橘五种作物栽培专家系统，解决了这些作物关于品种选择、播期确定、肥料运筹、病虫害诊断等问题的智能决策应用。在综合农业专家系统开发规律的基础上，提出了基于C／S模式的多媒体专家系统开发框架，有效地缩短了专家系统的开发周期，提高了开发效率，降低了开发难度，并提交非计算机人员使用。 4．针对专家系统的“知识瓶颈”问题，开展了农业领域的知识发现（KDD）研究。提出了基于特征的作物营养诊断方法。利用人工神经网络技术实现了柑橘营养诊断，可以实现6种常量元素和11种微量元素的缺盈诊断。运用粗 重庆大学博士学位论文 集理论能消除数据冗余属性的特性，将粗集理论应用于土壤数据的处理中， 简化了土壤分类对数据的依赖程度，实现了基于粗集的土壤分类规则发现。5．针对设施农业的工厂化趋势，开展了温室环境的自动控制研究。采用国际上 先进的Rockcell 自动化平台，设计了基于三层网络结构的温室分布式计算 机控制系统。可实现对温度、湿度、光照和水肥等因数的自动控制。采用图 形化的监控界面，方便人机交互。
二、一个集成多媒体和数据库的专家系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一个集成多媒体和数据库的专家系统（论文提纲范文）
（2）基于BIM与物联网的大型酒店运维管理研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题提出 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.4 研究方案 |
| 2 相关概念界定及理论分析 |
| 2.1 大型酒店相关内容 |
| 2.2 运维管理相关理论 |
| 2.3 BIM及其在酒店运维管理中的应用价值 |
| 2.4 物联网及其在酒店运维管理中的应用价值 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 大型酒店运维管理的问题与需求分析 |
| 3.1 大型酒店运维管理的特点和要求 |
| 3.2 大型酒店运维管理现存的问题 |
| 3.3 大型酒店运维管理的内容及功能需求 |
| 3.4 基于扎根理论的运维管理信息需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 信息流视角下运维管理系统分析与设计 |
| 4.1 信息流视角下运维管理的关键环节分析 |
| 4.2 相关技术与标准研究 |
| 4.3 大型酒店运维管理系统构建思路与目标 |
| 4.4 大型酒店运维管理系统整体架构 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于BIM与物联网的运维管理系统构建 |
| 5.1 信息获取层 |
| 5.2 网络传输层 |
| 5.3 信息存储与应用层 |
| 5.4 信息复用层 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 实证研究 |
| 6.1 项目概况 |
| 6.2 BIM模型构建和处理 |
| 6.3 物联网设备部署及组网 |
| 6.4 运维数据库的构建 |
| 6.5 平台功能开发与应用 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（3）数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式与策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据驱动研究现状 |
| 1.2.2 知识发现研究现状 |
| 1.2.3 研究现状评析 |
| 1.3 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 1.4 创新点 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 数据驱动 |
| 2.1.2 知识发现 |
| 2.1.3 Web级资源发现 |
| 2.1.4 数字图书馆知识发现服务 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 数据密集型科学发现理论 |
| 2.2.2 数据驱动控制理论 |
| 2.2.3 数据挖掘与知识发现理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务的数据环境分析 |
| 3.1 数字图书馆知识发现服务的数据环境特征 |
| 3.1.1 馆藏数据来源的广泛性及数据形态和存在方式的多样性 |
| 3.1.2 数据存储模式多样化及存储内容的非结构化和碎片化 |
| 3.1.3 数据资源价值的低密度和高变现潜能 |
| 3.2 数字图书馆知识发现服务的数据环境变化 |
| 3.2.1 从“数字化”到“数据化”的演化 |
| 3.2.2 新一代信息技术的涌现 |
| 3.2.3 数据分析思维模式的形成 |
| 3.2.4 数据密集型科学发现应用趋势 |
| 3.3 数字图书馆知识发现服务的数据环境开发与应用 |
| 3.3.1 数字图书馆知识发现服务在大数据环境中的新定位 |
| 3.3.2 开发数字图书馆知识发现服务数据驱动的新机制 |
| 3.3.3 创新数据驱动下数字图书馆知识发现服务的新模式 |
| 3.3.4 开发数据驱动下数字图书馆知识发现服务的新业态 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动机制分析 |
| 4.1 数字图书馆知识发现服务创新数据驱动机制的数据要素 |
| 4.1.1 用户数据要素 |
| 4.1.2 内容资源要素 |
| 4.1.3 专家数据要素 |
| 4.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动过程与维度 |
| 4.2.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动过程 |
| 4.2.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动维度 |
| 4.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力机制 |
| 4.3.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力类型 |
| 4.3.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力关系分析 |
| 4.3.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力仿真模型 |
| 4.4 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动机制 |
| 4.4.1 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动特征 |
| 4.4.2 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动过程 |
| 4.4.3 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动机制模型 |
| 4.5 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动机制 |
| 4.5.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动内涵 |
| 4.5.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动目标 |
| 4.5.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动机制模型 |
| 4.6 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制机制 |
| 4.6.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制内涵 |
| 4.6.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制方法 |
| 4.6.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制模型 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式研究 |
| 5.1 数字图书馆知识发现服务创新模式问题的提出 |
| 5.2 数字图书馆知识发现服务创新模式构建基础 |
| 5.2.1 数字图书馆知识发现服务创新的模式基础 |
| 5.2.2 数字图书馆知识发现服务创新的产品基础 |
| 5.2.3 数字图书馆知识发现服务创新的技术基础 |
| 5.3 数字图书馆知识发现服务创新功能圈构建 |
| 5.3.1 数字图书馆知识发现服务创新功能圈的框架设计 |
| 5.3.2 数字图书馆知识发现服务创新功能圈的架构分析 |
| 5.3.3 数字图书馆知识发现服务创新功能圈的建立 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式应用研究 |
| 6.1 数字图书馆知识发现服务科研用户画像应用 |
| 6.1.1 用户画像数据收集 |
| 6.1.2 用户画像模型构建 |
| 6.1.3 用户画像实验分析 |
| 6.2 数字图书馆文献资源研究设计指纹识别应用 |
| 6.2.1 研究设计指纹识别基础 |
| 6.2.2 数据标注 |
| 6.2.3 研究设计指纹生成模型训练 |
| 6.2.4 结果与讨论 |
| 6.3 融合用户画像和研究设计指纹的文献推荐应用 |
| 6.3.1 文献推荐模型构建 |
| 6.3.2 文献推荐仿真实验 |
| 6.3.3 结果与讨论 |
| 6.4 数字图书馆知识发现服务多粒度检索决策应用 |
| 6.4.1 实验准备 |
| 6.4.2 实验描述 |
| 6.4.3 实验结果及讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新策略研究 |
| 7.1 数字图书馆知识发现服务创新的优化方向与路径 |
| 7.1.1 数字图书馆知识发现服务创新的优化方向 |
| 7.1.2 数字图书馆知识发现服务创新的优化路径 |
| 7.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据化优化 |
| 7.2.1 数据化优化阻碍 |
| 7.2.2 数据化优化策略 |
| 7.3 数字图书馆知识发现服务创新的语义关联优化 |
| 7.3.1 语义关联优化阻碍 |
| 7.3.2 语义关联优化策略 |
| 7.4 数字图书馆知识发现服务创新的可视化优化 |
| 7.4.1 可视化优化阻碍 |
| 7.4.2 可视化优化策略 |
| 7.5 数字图书馆知识发现服务创新的智能化优化 |
| 7.5.1 智能化优化阻碍 |
| 7.5.2 智能化优化策略 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介与研究成果 |
| 致谢 |
（4）基于CBR-RBR集成方法的马病远程诊断专家系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 引言 |
| 1.1 我国马产业发展现状及存在的问题 |
| 1.2 专家系统概述 |
| 1.2.1 什么是专家系统 |
| 1.2.2 专家系统的结构 |
| 1.2.3 专家系统的类型及特点 |
| 1.2.4 专家系统的知识获取 |
| 1.2.5 专家系统知识库 |
| 1.3 知识推理技术的概述 |
| 1.3.1 基于规则推理（RBR） |
| 1.3.2 基于案例推理（CBR） |
| 1.3.3 基于模型推理（MBR） |
| 1.4 专家系统在医学及兽医学中研究现状 |
| 1.4.1 医学专家系统研究现状 |
| 1.4.2 专家系统在兽医领域的应用 |
| 1.4.3 动物疾病诊断专家系统存在的问题 |
| 1.5 研究目的与意义 |
| 2 马病临床诊断内容的研究 |
| 2.1 马疾病诊断特点分析 |
| 2.2 马疾病诊断任务分析 |
| 2.3 马疾病临床诊断过程描述 |
| 3 CBR和RBR集成的马病诊断推理方法研究 |
| 3.1 CBR-RBR集成推理策略 |
| 3.2 基于规则的推理方法 |
| 3.2.1 正向推理 |
| 3.2.2 反向推理 |
| 3.2.3 正反向混合推理 |
| 3.3 基于模糊规则提升理论的推理方法研究 |
| 3.3.1 马病诊断知识及模糊规则表示 |
| 3.3.2 基于模糊规则提升理论的推理机制 |
| 3.3.3 疾病诊断实证分析 |
| 3.4 基于案例的推理方法 |
| 3.4.1 案例推理概述 |
| 3.4.2 马病案例知识表示 |
| 3.4.3 马病案例症状属性及属性权值确定 |
| 3.4.4 马病案例检索 |
| 3.4.5 案例重用和修改 |
| 3.4.6 案例保存 |
| 3.5 CBR-RBR集成推理策略的评价 |
| 4 马病远程诊断与管理信息系统的设计 |
| 4.1 系统开发过程 |
| 4.2 系统总体设计 |
| 4.2.1 系统设计原则 |
| 4.2.2 系统功能设计 |
| 4.2.3 系统结构设计 |
| 4.2.4 系统体系结构 |
| 4.3 系统知识库设计 |
| 4.3.1 知识获取 |
| 4.3.2 知识库及数据库的建立 |
| 5 马病远程诊断与管理信息系统的实现 |
| 5.1 系统开发环境 |
| 5.1.1 软件环境 |
| 5.1.2 硬件环境 |
| 5.2 系统登录和主界面 |
| 5.2.1 登录界面 |
| 5.2.2 主界面 |
| 5.3 马病诊断专家系统的实现 |
| 5.3.1 基于症状的诊断 |
| 5.3.2 基于疾病的诊断 |
| 5.4 马病管理信息系统的实现 |
| 5.4.1 病例管理 |
| 5.4.2 病例统计 |
| 5.4.3 病案资料库 |
| 5.4.4 免疫管理 |
| 5.4.5 预防方案管理 |
| 5.4.6 远程教学 |
| 5.5 系统评价 |
| 6 讨论 |
| 6.1 本系统的特点 |
| 6.2 领域专家求解问题的思维分析 |
| 6.3 CBR-RBR集成推理策略分析 |
| 6.4 系统构建分析 |
| 6.4.1 .NET面向对象可重用组件的开发 |
| 6.4.2 系统安全 |
| 6.5 系统开发的必要性 |
| 6.6 系统下一步改进方向 |
| 6.6.1 知识库的改进 |
| 6.6.2 物联网技术的交叉集成 |
| 7 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
（5）塔里木河流域生态环境动态监测系统研究与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 生态环境研究发展趋势 |
| 1.1.2 遥感技术应用发展动态 |
| 1.1.3 地理信息系统发展动态 |
| 1.1.4 “数字流域”发展现状 |
| 1.2 生态环境遥感监测系统建设中存在的问题 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究的目标与内容 |
| 1.4.1 目标 |
| 1.4.2 内容 |
| 1.5 研究的思路与原则 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 流域生态环境概况 |
| 2.1.1 概况 |
| 2.1.2 流域生态环境要素 |
| 2.1.3 生态系统划分 |
| 2.1.4 主要生态环境问题 |
| 2.2 流域信息化现状 |
| 第三章 系统总述 |
| 3.1 系统总体结构 |
| 3.2 系统逻辑结构 |
| 3.3 系统功能概述 |
| 3.4 各子系统间关系和接口 |
| 3.4.1 子系统数据流动关系 |
| 3.4.2 数据接口 |
| 3.4.3 软件接口 |
| 3.5 系统开发运行环境 |
| 3.5.1 软件平台 |
| 3 5 1.1 遥感处理基础平台 |
| 3.5.1.2 GIS基础平台 |
| 3.5.1.3 空间数据引擎 |
| 3.5.1.4 数据库基础平台 |
| 3.5.2 硬件设备 |
| 3.5.3 软件在硬件设备中的配置 |
| 3.6 系统建设关键技术 |
| 3.6.1 遥感信息自动提取技术 |
| 3.6.2 空间数据无缝镶嵌技术 |
| 3.6.3 海量空间数据管理技术 |
| 3.6.4 基于数据流的系统集成技术 |
| 3.6.5 遥感与GIS集成技术 |
| 3.6.6 土地利用趋势分析地理元胞自动机 |
| 3.6.7 基于WebGIS的信息共享技术 |
| 第四章 数据管理与数据库子系统 |
| 4.1 数据分类与数据源 |
| 4.1.1 属性数据 |
| 4.1.1.1 水文数据 |
| 4.1.1.2 社会经济数据 |
| 4.1.1.3 水利工程数据 |
| 4.1.1.4 生态环境数据 |
| 4.1.2 空间数据 |
| 4.1.2.1 遥感影像数据 |
| 4.1.2.2 空间基础地理图形数据 |
| 4.1.2.3 生态环境专题图形数据 |
| 4.1.2.4 GPS控制点数据 |
| 4.1.3 多媒体数据 |
| 4.2 数据标准及元数据 |
| 4.2.1 代码设计 |
| 4.2.1.1 代码设计原则 |
| 4.2.1.2 代码标准 |
| 4.2.2 数据字典 |
| 4.2.3 元数据库 |
| 4.2.3.1 元数据分级与特征 |
| 4.2.3.2 元数据库主要内容 |
| 4.2.3.3 元数据入库 |
| 4.3 数据建库 |
| 4.3.1 主要技术指标 |
| 4.3.1.1 数据库范围 |
| 4.3.1.2 数学基础 |
| 4.3.1.3 数据组织 |
| 4.3.1.4 数据量分析 |
| 4.3.2 无缝空间数据库设计与构建 |
| 4.3.2.1 问题的提出 |
| 4.3.2.2 无缝数据库 |
| 4.3.2.3 缝隙产生原因 |
| 4.3.2.4 数据缝隙类别和表现 |
| 4.3.2.5 无缝镶嵌技术 |
| 4.3.3 海量空间数据存储 |
| 4.3.3.1 空间数据存储技术 |
| 4.3.3.2 影像金字塔结构 |
| 4.3.3.3 影像数据压缩 |
| 4.3.4 基础数据库 |
| 4.3.4.1 数据内容 |
| 4.3.4.2 数据存储结构 |
| 4.3.4.3 空间索引设计 |
| 4.3.4.4 入库数据校验 |
| 4.3.4.5 数据入库 |
| 4.3.5 主题数据库 |
| 4.3.6 成果数据库 |
| 4.3.6.1 成果数据库内容 |
| 4.3.6.2 命名规范 |
| 4.3.6.3 数据入库 |
| 4.3.6.4 结构设计 |
| 4.4 数据库管理子系统设计与实现 |
| 4.4.1 子系统结构 |
| 4.4.2 子系统接口 |
| 4.4.3 子系统功能 |
| 第五章 生态环境动态监测子系统 |
| 5.1 监测体系构建 |
| 5.1.1 全流域高时间分辨率、低空间分辨率监测 |
| 5.1.2 “四源一干”中等空间分辨率监测 |
| 5.1.3 干流典型区高分辨率监测 |
| 5.2 子系统结构 |
| 5.3 系统内部数据关系 |
| 5.4 子系统模块功能 |
| 5.4.1 图像处理模块 |
| 5.4.2 知识库模块 |
| 5.4.3 信息提取模块 |
| 5.4.3.1 植被覆盖度信息提取 |
| 5.4.3.2 植被类型信息提取 |
| 5.4.3.3 土地沙质荒漠化信息提取 |
| 5.4.3.4 土壤盐渍化信息提取 |
| 5.4.3.5 土地利用信息提取 |
| 5.4.4 动态监测模块 |
| 5.4.5 数据管理模块 |
| 5.5 应用实践研究 |
| 5.5.1 阿克苏河流域1: 10万土地利用变化研究 |
| 5.5 1.1 塔里木河流域土地利用分类系统 |
| 5.5 1.2 阿克苏河流域土地利用状况及动态变化 |
| 5.5.2 喀尔达依1:1万植被动态变化研究 |
| 5.5.3 专题成果数据精度评价 |
| 第六章 生态分析子系统 |
| 6.1 子系统结构与数据流程 |
| 6.1.1 子系统总体结构 |
| 6.1.2 子系统数据流程 |
| 6.2 子系统功能 |
| 6.3 生态环境预警分析分系统 |
| 6.3.1 分系统结构 |
| 6.3.2 技术方案与数据流程 |
| 6.3.3 模型构建与模块功能 |
| 6.3.3.1 沙质荒漠化预警分析 |
| 6.3.3.2 盐渍化预警分析 |
| 6.3.3.3 植被盖度预誓分析 |
| 6.3.3.4 地下水预警分析 |
| 6.3.3.5 河道水流预警分析 |
| 6.4 土地利用趋势分析分系统 |
| 6.4.1 分系统功能结构 |
| 6.4.1.1 土地利用叠加分析模块 |
| 6.4.1.2 土地利用转移分析模块 |
| 6.4.1.3 土地利用趋势分析模块 |
| 6.4.2 土地利用CA模型研究与应用 |
| 6.4.2.1 CA模型的理论基础 |
| 6.4.2.2 研究内容及技术路线 |
| 6.4.2.3 阿克苏流域土地利用变化分析 |
| 6.4.2.4 GeoCA-Landuse模型的建立 |
| 6.4.2.5 模型运行 |
| 6.5 综合制图分系统 |
| 6.5.1 分系统功能 |
| 6.5.2 符号库开发 |
| 第七章 业务处理与信息服务子系统 |
| 7.1 子系统结构 |
| 7.1.1 子系统总体结构 |
| 7.1.2 子系统逻辑结构 |
| 7.2 主要技术路线 |
| 7.2.1 技术架构 |
| 7.2.2 动态报表的实现 |
| 7.2.3 功能扩展 |
| 7.3 功能模块划分 |
| 7.4 专业业务处理分系统 |
| 7.4.1 分系统功能 |
| 7.4.2 分系统流程及开发实现 |
| 7.4.2.1 数据管理 |
| 7.4.2.2 数据图形化查询 |
| 7.4.2.3 图形图像服务 |
| 7.4.2.4 文档管理 |
| 7.5 日常办公业务处理分系统 |
| 7.5.1 分系统基本功能 |
| 7.5.2 核心功能流程及开发实现 |
| 7.5.2.1 收发文管理 |
| 7.5.2.2 车辆管理 |
| 7.5.2.3 个人办公 |
| 7.5.2.4 图片库 |
| 7.5.2.5 信息管理 |
| 7.5.2.6 协同办公 |
| 7.6 塔河网信息服务分系统 |
| 7.6.1 塔河网信息服务栏目内容与功能 |
| 7.6.1.1 栏目结构与内容 |
| 7.6.1.2 塔河网信息服务功能 |
| 7.6.1.3 网站信息更新 |
| 7.6.2 邮件系统 |
| 7.6.3 塔河论坛 |
| 7.6.4 网络上报 |
| 7.7 系统维护 |
| 7.7.1.1 用户管理 |
| 7.7.1.2 日志管理 |
| 第八章 系统安全 |
| 8.1 数据库安全性设置 |
| 8.1.1 物理安全 |
| 8.1.2 逻辑安全 |
| 8.2 应用系统安全性设置 |
| 8.2.1 数据权限 |
| 8.2.2 用户权限设计 |
| 8.3 系统外部安全保证 |
| 8.3.1 网络安全 |
| 8.3.1.1 配备防火墙 |
| 8.3.1.2 扫描系统 |
| 8.3.1.3 病毒防护 |
| 8.3.2 安全制度 |
| 第九章 结语 |
| 9.1 成果与创新 |
| 9.2 完善与扩展展望 |
| 参考资料 |
| 科研和发表论文情况 |
| 致谢 |
（6）集成技术的猪病诊断系统的开发研究（论文提纲范文）
| 1 相关的研究工作 |
| 1.1 系统集成 |
| 1.1.1 独立模型 |
| 1.1.2 转换模型 |
| 1.1.3 松耦合模型 |
| 1.1.4 紧耦合模型 |
| 1.1.5 完全集成模型 |
| 1.2 专家系统与多媒体技术的集成 |
| 1.3 专家系统与数据库的集成 |
| 2 专家系统与多媒体和数据库集成的结构模型及技术支持 |
| 2.1 系统集成的结构模型 |
| 2.2 系统集成的支持技术 |
| 2.2.1 对象链接与嵌入 (OLE) 技术 |
| 2.2.2 数据库访问接口 |
| 3 结束语 |
（7）基于集成技术的猪病诊断专家系统的开发研究（论文提纲范文）
| 1 相关的研究工作 |
| 2 专家系统与多媒体和数据库集成的结构模型及技术支持 |
| 2.1 系统集成的结构模型 |
| 2.2 系统集成的支持技术 |
| 2.2.1 对象链接与嵌入 (OLE) 技术 |
| 2.2.2 数据库访问接口 |
| 3 结束语 |
（8）专家系统与多媒体和数据库集成的研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 相关研究工作 |
| 2 专家系统与多媒体和数据库集成的结构模型及技术支持 |
| 2.1 系统集成的结构模型 |
| 2.2 系统集成的技术支持 |
| 2.2.1 对象链接与嵌入 (OLE) 技术 |
| 2.2.2 数据库访问接口 |
| 3 结束语 |
（9）一个集成多媒体和数据库的专家系统（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 多媒体和数据库对专家系统的支持 |
| 2.1 多媒体对专家系统的支持 |
| (1)提供多媒体形式知识源 |
| (2)帮助知识工程师获取知识 |
| (3)用多媒体形式表示知识 |
| (4)提供多媒体用户界面 |
| (5)增强专家系统的解释能力 |
| 2.2 数据库对专家系统的支持 |
| 3 在专家系统中集成多媒体和数据库的方法 |
| 3.1 系统集成的结构模型 |
| 3.2 系统集成的技术支持 |
| 3.2.1 对象链接与嵌入(OLE)技术 |
| 3.2.2 数据库访问接口 |
| 4 一个原型系统─MMFDES |
| 4.1 MMFDES的结构 |
| 4.2 MMFDES的特点 |
| 5 结束语 |
（10）网络环境下的智能化农业信息平台研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 传统农业与现代农业 |
| 1.1.2 AIIT是现代农业发展的重要方向 |
| 1.1.3 信息技术及发展 |
| 1.2 国内外AIIT的研究现状 |
| 1.2.1 国外AIIT的研究与现状 |
| 1.2.2 国内AIIT的研究与现状 |
| 1.2.3 国内外AIIT的主要研究内容及发展方向 |
| 1.3 本论文的研究工作 |
| 1.3.1 课题来源及研究进展 |
| 1.3.2 本论文研究的主要内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 基于网络的智能化农业信息平台的框架结构 |
| 2.1 计算机网络体系结构 |
| 2.1.1 集中式体系统结构 |
| 2.1.2 分布式体系结构 |
| 2.1.3 网络体系结构选择 |
| 2.2 基于网络的智能化农业信息平台结构及配置 |
| 2.2.1 智能应用系统结构 |
| 2.2.2 网络中心配置 |
| 2.2.3 乡镇操作站的设置 |
| 2.2.4 智能化农业信息平台软件结构及组成 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 农业数据库系统／数据仓库研究 |
| 3.1 农业数据库的构成 |
| 3.2 数据库系统的选型 |
| 3.3 数据库系统的设计 |
| 3.4 数据收集、整理与入库 |
| 3.5 基于WEB的农业数据库应用系统 |
| 3.6 农业数据仓库的开发 |
| 3.6.1 数据仓库的基本概念 |
| 3.6.2 农业数据仓库的体系结构 |
| 3.6.3 数据仓库的实现 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于GIS的土壤信息系统 |
| 4.1 GIS的基本原理和结构 |
| 4.1.1 GIS的概念及组成 |
| 4.1.2 GIS的基本原理 |
| 4.2 基于GIS框架的土壤信息系统 |
| 4.2.1 系统开发平台 |
| 4.2.2 系统体系结构 |
| 4.2.3 系统功能 |
| 4.2.4 系统特点 |
| 4.2.5 Web GIS应用 |
| 4.3 采用GIS框架的其他农业应用系统 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于网络的农业专家系统研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 专家系统的结构 |
| 5.3 农业专家系统的知识库 |
| 5.3.1 农业专家系统的知识表示 |
| 5.3.2 作物专家系统知识表达 |
| 5.4 知识的多维化表示与多媒体管理 |
| 5.4.1 多媒体技术表达多维化信息空间的知识 |
| 5.4.2 多媒体信息咨询 |
| 5.5 农业专家系统的问题推理决策 |
| 5.5.1 知识推理 |
| 5.5.2 推理策略与控制 |
| 5.5.3 推理决策应用 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 多媒体农业专家系统开发框架研究 |
| 6.1 导言 |
| 6.2 框架的基本原理与设计思想 |
| 6.3 框架的开发流程与软件实现 |
| 6.3.1 客户端 |
| 6.3.2 服务器 |
| 6.3.3 组织规则 |
| 6.4 框架的应用与结论 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 基于KDD的农业知识发现研究 |
| 7.1 KDD概述 |
| 7.2 基于神经网络的作物营养诊断知识挖掘 |
| 7.2.1 人工神经网络理论 |
| 7.2.2 基于ANN的知识发现 |
| 7.2.3 柑橘营养诊断的知识发现 |
| 7.3 采用粗集理论的土壤规则挖掘 |
| 7.3.1 粗糙集理论 |
| 7.3.2 粗糙集的基本概念 |
| 7.3.3 概念的边界观点和精度的定义 |
| 7.3.4 信息系统及简化 |
| 7.3.5 分类规则的发现 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 自动化温室的分布式计算机控制系统研究 |
| 8.1 自动化温室概述 |
| 8.1.1 自动化温室发展的国内外概况 |
| 8.1.2 自动化温室环境控制的主要要求 |
| 8.2 温室分布式计算机控制系统的组成与结构 |
| 8.2.1 温室分布式计算机控制系统的框架结构 |
| 8.2.2 温室分布式计算机控制系统的硬件系统 |
| 8.2.3 自动化温室的控制系统设计 |
| 8.3 自动化温室的计算机信息管理系统 |
| 8.4 本章小结 |
| 9 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 柑橘营养失调症状库 |
| 附录B 训练样本和BP网络的Matlab程序 |
| 附录C BP网络训练轨迹图 |
| 附录D 仿真结果 |
| 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录 |
| 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目及得奖情况 |
四、一个集成多媒体和数据库的专家系统（论文参考文献）
- [1]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [2]基于BIM与物联网的大型酒店运维管理研究[D]. 张宇. 中国矿业大学, 2020(01)
- [3]数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式与策略研究[D]. 李洁. 吉林大学, 2019(02)
- [4]基于CBR-RBR集成方法的马病远程诊断专家系统的研究[D]. 秦宏宇. 东北农业大学, 2017(01)
- [5]塔里木河流域生态环境动态监测系统研究与开发[D]. 谭克龙. 陕西师范大学, 2007(01)
- [6]集成技术的猪病诊断系统的开发研究[J]. 冯万宇,肖建华,刘云,王洪斌. 畜牧兽医杂志, 2007(02)
- [7]基于集成技术的猪病诊断专家系统的开发研究[J]. 冯万宇,肖建华,刘云,王洪斌. 猪业科学, 2006(08)
- [8]专家系统与多媒体和数据库集成的研究[J]. 王世明,彭红. 燕山大学学报, 2005(01)
- [9]一个集成多媒体和数据库的专家系统[J]. 张付志. 计算机工程与应用, 2002(02)
- [10]网络环境下的智能化农业信息平台研究[D]. 何离庆. 重庆大学, 2002(02)