一、知识管理系统中的CBR技术研究（论文文献综述）
李倩文[1]（2021）在《基于CBR的建筑企业知识管理研究》文中研究说明在知识经济时代下,知识资源是各企业形成可持续竞争优势的关键,企业的知识管理水平对企业的生存乃至发展都至关重要。随着时代的快速发展和业主品质需求的提升,工程项目的规模和复杂度也随之增大。目前我国建筑企业并未针对不同建设主体、不同项目阶段开展全面的知识管理实践,缺乏行之有效的知识管理机制,项目各阶段的隐性知识未能得到及时地挖掘与存储就随着项目结束和团队解散而流失,建筑企业的知识整合能力有待提升。鉴于此,本文将人工智能领域中的基于案例推理的技术（Case-based reasoning,简称CBR）应用到建筑企业的知识管理研究中。首先,通过文献梳理归纳知识管理的现存问题及CBR的应用现状,分析CBR对于知识管理的适用性。结合系统用户的使用需求分析和建筑企业的工作特点进行系统框架结构、处理流程及功能规划的设计,构建建筑企业知识管理系统的理论框架,为建筑企业开展知识管理活动提供了机制与平台。其次,在知识管理系统中嵌入案例推理模块并明确案例推理各环节的关键技术,可实现案例知识的存储、表示、匹配与重用。案例推理环节主要包括通过文献梳理确定案例的特征属性,基于框架表示法进行案例表示,基于熵-AHP进行案例特征属性的权重计算以及基于灰色关联分析进行案例检索。最后,引入实际的施工案例进行案例分析,构建源案例库并选定一个案例作为目标案例,再模拟案例表示、案例权重计算和案例检索等案例推理流程,并从特征属性、权重计算结果、案例间相似度和索赔结果四个方面验证了所选取的特征属性、案例推理机制各关键技术的有效性,进一步证明了CBR技术在建筑企业进行知识管理时的适用性与可行性。本文将CBR技术引入建筑企业知识管理研究中,为建筑企业知识管理提供了新思路。通过构建建筑企业知识管理的案例推理机制,可以摆脱建筑企业内部隐性知识管理难度大及利用率低的困境,并且可以实现案例知识的快速匹配并重用,进而提高建筑企业的知识整合能力及项目管理效率。
井晖[2]（2020）在《基于案例推理和工作流的森抚决策支持系统设计与实现》文中指出森林作为生态环境的主要功能体,在环境资源问题日渐严峻的今天起到重要的调节作用。而由于目前基层生产单位森抚管理较弱,导致我国森林资源每亩蓄积量仍居于国际较低程度,森林经营效果不佳,其多功能效益得不到有效发挥。同时国家林业和草原局在十三五规划中要求在2020年国内林业信息化率提高到80%,实现林业信息化率的显着提升,达到林业自动化办公、科学化管理的目标。本文从基层森林经营单位对森林抚育管理的需求出发,以东北地区L林业局为研究对象,建立一套连接各组织层级的森林抚育决策支持系统。该系统可为林业管理者在森林抚育经营过程中提供科学有效且兼顾多因素（生态、经济、社会）的决策支持服务。本文首先梳理了L林业局的森林抚育流程,在业务流程中找到抚育管理中的决策点,并使用流程优化的方式对决策流程进行规范化处理。然后在案例推理的基础上,以L林业局2015-2018年森抚设计数据为基础案例数据,使用框架式知识表示方法构建了案例库,采用注水算法计算案例属性的权重。最后结合fish-and-shrink算法思想和改进归一化欧式距离最近邻算法进行案例推理。运用定性与定量相结合的方法,从管理实际意义出发,研究了案例推理评价模型,分析案例推理结果的科学性。在技术上,本文依据基本业务需求设计系统总体框架和功能结构,使用Activiti流程引擎将决策支持系统与现有的林业业务流程系统（Smartforest）结合在一起,来满足决策者们（位于不同的地理位置）根据业务流程进行实时决策的业务需求。最终基于云计算的Saa S模式,将森林抚育决策支持系统（FTGDSS）部署在符合林业基层单位运行的基本硬件环境（云服务器）中。结果表明,该系统利用大量历史业务数据,辅助管理者针对森林抚育业务作出管理决策,并且解决了不同时空且多人参与的森林抚育业务决策问题。同时,也解决了决策支持系统大数据自动化获取问题,结合大数据推进了决策支持系统技术在林业信息化中的发展。
邬志豪[3]（2020）在《基于本体的工程项目争议案例知识管理研究》文中提出合同争议是工程项目中普遍存在的问题,合同争议的出现可能会拖延项目的工期,增加项目的成本,影响项目的质量,尤其是当争议升级走上法律途径时,会给项目本身以及项目双方的合作关系造成不可挽回的损失。站在承包方的角度,在合同签署时如何明确双方的权责关系、当争议诉讼发生时如何进行快速的举证以及根据当前信息预测可能的判决结果是非常重要的。论文将知识管理和工程项目争议管理相结合,对工程项目争议案例的知识管理问题进行了探讨和研究,为实现工程项目争议管理知识的共享和重用提供了研究思路。论文首先论述了工程项目争议的危害,当前我国争议处理存在的不足以及进行工程项目争议知识管理的必要性。在此基础上,提出了工程项目争议知识管理的定义,并对工程项目争议知识管理的框架进行了构建。知识重用的前提是知识的获取和表示,本文将工程项目争议司法判决案例作为知识源,通过对历年的法律判决文书以及相关国家示范文本的研读,提取其中与工程项目争议相关的信息,以工程项目争议案例知识的重用为目的,构建了工程项目争议案例知识本体。针对传统案例检索方法在文本属性相似度度量上的不足,本文将自然语言处理技术引入到基于案例的推理技术之中。通过对大量的工程项目争议司法判决案例进行训练获得了工程项目争议领域的词向量,使得本文的基于案例的推理技术具有处理非结构化的长文本的能力。此外,本文考虑了用户的知识需求,不同的用户之间以及同一用户在不同的时期都可能产生不同的知识需求,预先设置的固定的案例特征权重则可能会导致检索到的案例并不满足用户的实际需求。本文将G1法和熵权法相结合,让用户在每次检索时,可以根据自己的实际知识需求,动态的调整每个特征属性的权重,从而检索到自己所需求的案例。
周兴宇[4]（2019）在《基于CBR与物元化模型的大豆排种器设计重用系统研究》文中指出随着制造技术的发展,农业装备更新换代周期日益缩短,面对快速多变的市场,缩短产品设计开发周期,加快产品整体流程速度,满足用户日益多样化、个性化的需求,是提高我国农业装备生产企业竞争力的必要途径。在产品设计中90%的设计行为属于适应性设计和变型设计,即通过对已有产品的修改来满足新的设计需求。因此,实现已有产品设计知识的重用,可减少重复劳动,提高产品设计效率和质量。大豆排种器作为大豆播种机的核心工作部件,直接影响着大豆播种机的作业性能,其设计过程中包含大量的设计信息、规则和经验,但排种器的设计研发一直采用传统的经验或实验设计方法,工作效率低,设计周期长。因此,研究排种器的设计重用技术具有重要的现实意义。本文以国家重点研发计划项目“农机装备智能化设计技术研究”（2017YFD0700100）为依托,为实现大豆排种器设计知识的重用,缩短设计周期,降低设计成本,分析大豆排种器设计特点,综合运用知识工程原理及数字化设计建模、虚拟仿真和验证技术,开发大豆排种器设计重用系统。具体研究内容和结论如下:（1）设计重用系统总体框架与流程根据当前大豆排种器设计模式与排种器设计特点,提出大豆排种器设计重用系统总体框架,将设计重用系统划分为用户与管理层、交互界面层、功能层和数据资源层四个层次;确定包括知识库、模型库、实例检索、实例调用与修改、虚拟仿真与改进五个部分的排种器设计重用流程,为大豆排种器设计重用系统构建提供清晰的思路。（2）知识表示与知识库构建在对大豆排种器设计知识特点进行分析的基础上,研究排种器设计知识分类与表示方法。将排种器设计知识划分为实例类知识、规则类知识和资料类知识。采用物元化表达形式和关系矩阵对实例类知识进行表示,综合运用产生式规则表示方法、图片表示法等多种方法对规则类和资料类知识进行表示;研究排种器设计重用系统知识库的构建目标、组成结构及建库过程,进而构建包含物元化数据库和信息库的大豆排种器知识库,为排种器设计知识的重用奠定基础。（3）模型库与模型构建方法研究研究与知识库相对应的具有一定层次关系的模型库及适用于设计重用的模型构建方法。确定模型库的组织结构、模型编码规则及构建要求;研究装配体驱动层次划分、参数类别划分与命名方法、模型构建流程,提出程序驱动参数化模型的设计方法,将设计规则与约束关系蕴含于实例模型中,通过对CATIA进行二次开发及参数驱动程序编写,实现通过交互界面驱动模型变异变型设计。（4）实例检索策略研究研究大豆排种器设计重用系统实例检索策略,提取排种器关键参数作为检索参数;根据设计重用需求与检索参数特点,将检索参数划分为基本参数、匹配参数和评价参数。采用界面引导与程序判断的方法实现基本参数的匹配,从而缩小实例检索范围;利用改进的最近邻算法对匹配参数和评价参数的相似度进行计算,实现实例的相似性计算与优劣程度评价。综合运用AHP法和离差最大化法确定检索参数权重,通过加权相似度的计算确定实例的可重用性。（5）实例修改方法研究采用程序驱动参数化模型与详细设计相结合的方法对重用排种器进行修改,给出程序驱动参数化模型实例修改的物元表达模型与修改流程。根据大豆排种器设计知识,编写实例修改程序,通过对设计要求与检索到的相似实例参数进行对比,利用系统内置规则给出推荐修改参数,结合程序驱动参数化模型的建模方法,实现实例模型的初步修改;运用工程离散元方法对初步修改后的实例进行虚拟仿真,根据仿真分析结果提出改进意见,并由设计人员结合专业知识对具体结构进行详细设计。（6）系统集成与测试建立设计重用系统交互界面,研究交互界面与知识库、模型库接口的建立方法以及检索算法的实现。实现实例检索、实例模型调用与修改等功能,完成大豆排种器设计重用系统构建,并对系统进行测试。（7）样机试验为进一步验证排种器设计重用系统的可用性与实用性,对重用并改进后的排种器进行样机试验。结果表明,在7km/h作业速度下,合格指数98.0%、重播指数1.2%、漏播指数0.8%、变异系数9.7%、破损率0%。改进后的排种器作业性能得到了提高。大豆排种器设计重用系统可快速获取与设计需求相似的已有实例并进行修改,缩短设计时间,提高设计效率与质量,同时为其他类农机装备的智能化设计研究提供了技术借鉴。
李阳[5]（2017）在《命案现场勘查知识管理系统设计与实现》文中指出随着信息化、人工智能、专家系统理论的不断深入研究以及相关热门技术的不断创新和发展,各行业都在将新的成果和技术引入,使业务变得高效、智能。在公安机关刑侦部门的业务实战中,命案的侦破是首要任务,命案现场勘查是案件侦破的基础和支柱。在命案现场勘查及分析过程中,刑侦专家往往依靠自身的专业知识和经验积累,为案件定性,刻画嫌疑人,破获案件。因此,将这些专业知识和专家经验进行科学的管理,并借鉴以往的经典案例,建立智能知识管理系统,有助于命案侦破。本文对命案现场勘查知识进行整理规划,设计并实现了基于案例推理（Case-Based Reasoning,简称CBR）的命案现场勘查知识管理系统。主要工作如下:在知识体系建立方面,对命案侦查知识进行梳理、总结和归纳。深入研究分析了命案现场勘查及分析的流程、命案现场勘查知识的内容和特征,重点对命案案例知识结构特征进行了剖析,对命案现场勘查知识进行抽取。在系统设计方面,研究设计了基于CBR的命案现场勘查知识管理系统框架,深入分析了在CBR系统中新的命案案例问题求解原理及过程,设计了命案现场勘查知识管理系统模型,设置六大功能模块,并对各功能模块内容进行了定义。在知识库构建方面,提出了采用面向对象的知识表示方法构建案例库,设立案例属性值,规划了命案案例库建立的方法和原则,采用基于规则的知识表示方法构建辅助知识库,对案例检索和修正技术进行了研究和探索,采用了基于改进的欧式距离法计算案例相似度的案例检索策略,探讨了更高效的案例修正方法。在软件设计与实现方面,收集并整理了2014-2017石家庄市公安局破获的50起经典命案案例现场勘查资料,建立原始案例库,以SQL Server2008、Visual Studio 2010---C#为开发平台,实现了命案现场勘查知识管理系统的原型,并进行了有效性验证。命案现场勘查知识管理系统是CBR技术在命案现场分析中的一次创新应用。研究证明,命案现场勘查知识管理系统能够对业务知识进行科学管理和新案例的求解,达到了预期效果,有助于案件侦破和经验共享。
朱凯敏[6]（2016）在《基于CBR的M市政设计院项目知识共享方法研究》文中研究表明知识与劳动力、资本、土地一道,是重要的生产要素。对于知识密集型和人才密集型的工程勘察设计企业而言,知识更是企业的立足之本与核心竞争力所在。以知识管理为核心的企业管理和发展战略已成为勘察设计企业的共识,企业的生存与发展将主要依赖于自身的知识保有量（静态）及其整合利用的程度和效率（动态）。勘察设计院在业务发展过程中对知识的获取、存储、传递、共享、应用和创新对企业的发展有着重要的意义。在知识管理的诸多要素中,知识共享是其关键与核心。工程设计项目具有项目的一次性特征,同时与先前案例之间又具有一定的相似性,在工程勘察设计企业知识管理过程中,从企业的知识库中检索到项目相关知识,实现项目知识的高效共享,避免团队成员因重复构建知识体系造成资源浪费,有着广泛的现实意义。基于事例推理（Case-Based Reasoning,CBR）指的是利用旧的事例或经验来解决问题,评价方案,解释异常情况或理解新情况,是人工智能发展过程中涌现出现的一种推理模式。层次分析法（Analytic Hierarchy Process,AHP）是对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。本文在查阅学习大量有关知识管理、项目决策方法的文献与理论知识的基础上,以市政行业中的燃气工程设计项目为例,探讨采用CBR方法确定工程设计项目与企业知识库中先前项目各特征属性的匹配程度,并借助AHP技术确定各特征属性之间的权重值,进而确定新近项目与先前项目的相似度,为知识检索与共享指明方向。通过本论文的研究,为勘察设计企业,乃至项目管理企业、项目建设企业基于CBR的项目知识的表示、检索、重用、修正和保留提供了方法。
林永兴[7]（2014）在《CBR技术在程序设计课程案例知识系统的应用》文中指出阐述了案例知识管理系统的教学意义,并介绍了CBR的工作机制,然后针对程序设计课程的特点,提出了将CBR技术应用于程序设计课程的案例知识管理系统,同时给出了基于CBR技术的知识管理系统的关键技术和实现方案。
侯玉梅,许成媛[8]（2011）在《基于案例推理法研究综述》文中研究表明基于案例推理是人工智能领域一项重要的推理方法,是近年来发展迅速且应用广泛的一个推理模式。论文主要论述了基于案例推理的原理、过程及其应用,详细描述了基于案例推理的过程以及相关的技术支持。
林融[9]（2012）在《建筑施工企业索赔知识管理系统构建研究》文中认为在知识经济背景下,越来越多的企业意识到挖掘和利用专家知识对自身发展的重要性,建筑施工企业也不例外。工程索赔是国际工程中承包商维护自身利益的惯例做法,随着建筑市场的国际化,工程索赔制度在我国不断发展与完善。目前,建筑施工企业缺乏专业索赔人才且索赔信息化应用效果并不完善,因此,将知识管理系统的概念引入索赔管理是必要且重要的。索赔工作的实践性很强,索赔行动和决策在很大程度上依赖索赔专家的知识和经验,这些知识和经验通常都是隐性的,而建筑行业人才的高流动性和工程项目的一次性、临时性特点,使索赔知识挖掘和积累变得更加困难,增加了索赔知识管理的难度。因此,本文从隐性索赔知识显性化研究入手,将知识元理论和基于案例推理方法引入到索赔知识管理中,通过构建建筑施工企业索赔知识管理系统,将索赔过程中基于索赔专家经验的隐性索赔知识以索赔案例的形式显性化,有助于共享索赔专家丰富的索赔知识和经验,提高索赔效率和成功率,降低索赔管理成本。本文的主要研究工作和成果包括以下四个部分:（1）构建了建筑施工企业索赔知识体系。对建筑施工企业索赔知识进行概念界定,并从可表达程度和索赔流程两个维度对索赔知识进行分类,作为构建索赔知识体系的基础。（2）构建了建筑施工企业索赔知识库概念模型,解决了知识库构建的关键技术,包括隐性索赔知识挖掘、索赔知识表示框架和索赔知识检索。（3）构建了建筑施工企业索赔案例库概念模型,解决了案例库构建的CBR关键技术,包括索赔案例表示框架、索赔案例特征权重确定和索赔案例检索算法。（4）构建了建筑施工企业索赔知识管理系统概念模型并对其进行功能设计,包括系统总体结构设计和功能规划。
张俊杰[10]（2011）在《企业知识管理中的案例推理系统研究》文中提出在知识经济时代,知识上升为企业的核心资源,增强对企业隐性知识的管理力度,提升企业对案例知识的组织水平与应用效益,是有效实施知识管理的霞要内容和难点所侄,也是目前KM研究相对薄弱的领域。有鉴于此,本文首先探讨了将人工智能领域基于案例推理（CBR）技术引入企业知识管理的研究思路、内容、目的和意义。进而,分析了基于案例推理技术的发展历程、技术优势、核心技术思想以及系统工作流程；同时,阐释了企业知识管理内涵、价值,并辨析了相关概念。在此基础上,研究了在企业知识管理中引入基于案例推理技术的两条基本思路。基于前述研究,在论文核心部分首先设计并提出了企业知识管理案例推理系统架构,概要闸释了该系统的层次结构、主要特征；在此基础上,对系统应用主体层、系统接口层以及应用支持层三大助能区的要素组成、主体职责、接口意义、予系统功能、工作机理、处理流程以及相关注意事项等问题进行了广泛而深入分析。如此,使得该系统架构不仅具有理论上研究指导意义,还因其较强的可操作性而具有了很高的实践应用价值。
二、知识管理系统中的CBR技术研究（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、知识管理系统中的CBR技术研究（论文提纲范文）
（1）基于CBR的建筑企业知识管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状及文献评述 |
| 1.3.1 知识管理研究现状 |
| 1.3.2 基于CBR的知识管理研究现状 |
| 1.3.3 建筑企业知识管理研究现状 |
| 1.3.4 国内外文献评述 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 建筑企业知识管理概述 |
| 2.1.1 知识的定义与分类 |
| 2.1.2 知识管理的内涵 |
| 2.1.3 知识管理的实现方法 |
| 2.1.4 知识管理系统的内涵与功能 |
| 2.2 建筑企业知识管理问题分析 |
| 2.2.1 现存问题及产生的原因 |
| 2.2.2 现行管理方法及局限性 |
| 2.3 CBR基本原理概述 |
| 2.3.1 CBR的适用性 |
| 2.3.2 CBR的基本原理 |
| 2.3.3 CBR的推理流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 建筑企业知识管理系统构建及关键技术研究 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 构建目的及原则 |
| 3.1.2 总体需求分析 |
| 3.2 系统总体结构设计 |
| 3.2.1 系统框架结构 |
| 3.2.2 系统处理流程 |
| 3.3 CBR的关键技术研究 |
| 3.3.1 建筑企业案例库概念模型 |
| 3.3.2 案例知识结构化 |
| 3.3.3 案例检索 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 案例分析 |
| 4.1 案例概述 |
| 4.1.1 案例的获取 |
| 4.1.2 案例的分类 |
| 4.2 案例推理 |
| 4.2.1 案例的表示 |
| 4.2.2 案例权重的确定 |
| 4.2.3 案例的检索 |
| 4.2.4 案例的修正 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 权重结果分析 |
| 4.3.2 特征属性分析 |
| 4.3.3 案例间相似度分析 |
| 4.3.4 索赔结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）基于案例推理和工作流的森抚决策支持系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出与研究意义 |
| 1.1.1 问题的提出 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外相关研究综述 |
| 1.2.1 林业信息化问题研究进展 |
| 1.2.2 林业决策支持系统研究进展 |
| 1.2.3 基于案例的推理问题研究进展 |
| 1.2.4 国内外相关研究小结 |
| 1.3 本文的研究内容与研究思路 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 数据来源 |
| 1.3.4 技术路线 |
| 2 相关理论基础 |
| 2.1 软件工程思想 |
| 2.2 基于案例推理原理与方法 |
| 2.2.1 基于案例推理基本原理 |
| 2.2.2 基于案例推理案例检索技术 |
| 2.2.3 案例相似度计算技术 |
| 2.3 均匀度理论 |
| 3 需求分析 |
| 3.1 业务需求分析 |
| 3.1.1 森林抚育管理决策点的定义及研究范围界定 |
| 3.1.2 森林抚育管理决策问题分析 |
| 3.1.3 森林抚育管理决策“to-be”流程 |
| 3.2 功能性需求分析 |
| 3.2.1 系统功能需求 |
| 3.2.2 数据逻辑分析 |
| 3.3 非功能性需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 决策支持系统设计 |
| 4.1 设计思路 |
| 4.2 系统架构设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 基础数据信息表设计 |
| 4.3.2 历史信息表设计 |
| 4.3.3 推理规则表设计 |
| 4.3.4 决策业务表设计 |
| 4.4 系统主要子系统模块设计 |
| 4.4.1 人机交互子系统设计 |
| 4.4.2 推理子系统设计 |
| 4.4.3 综合信息库子系统设计 |
| 4.4.4 业务流程管理子系统设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统实施与测试 |
| 5.1 系统开发环境搭建 |
| 5.1.1 系统开发环境 |
| 5.1.2 系统测试环境 |
| 5.2 系统功能模块实现 |
| 5.1.1 人机交互接口实现 |
| 5.1.2 综合信息库子系统实现 |
| 5.1.3 案例推理子系统实现 |
| 5.1.4 业务流程管理子系统实现 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.3.1 系统应用对象 |
| 5.3.2 测试方案 |
| 5.3.3 测试用例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 系统运行算例与分析 |
| 6.1 案例模拟 |
| 6.2 系统运行实例 |
| 6.2.1 林业局层级森抚作业量及资金分配决策 |
| 6.2.2 林场层级森抚区域及作业方式决策 |
| 7 讨论与展望 |
| 7.1 讨论 |
| 7.2 展望 |
| 8 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
（3）基于本体的工程项目争议案例知识管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 工程项目争议管理 |
| 1.2.2 基于案例的推理技术的优化与应用 |
| 1.2.3 本体技术在知识管理与工程项目管理中的应用 |
| 1.2.4 国内外研究现状总结 |
| 1.3 研究内容与技术路线图 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线图 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第二章 工程项目争议处理现状与知识管理框架构建 |
| 2.1 工程项目争议处理现状 |
| 2.1.1 工程项目争议统计分析 |
| 2.1.2 工程项目争议分类 |
| 2.1.3 工程项目争议解决方式 |
| 2.1.4 工程项目争议处理缺陷分析 |
| 2.2 工程项目合同争议管理中引入知识管理的必要性 |
| 2.3 基于本体的工程项目争议案例知识管理框架构建 |
| 2.3.1 案例知识介绍 |
| 2.3.2 知识管理的定义 |
| 2.3.3 工程项目争议知识分析 |
| 2.3.4 基于本体的工程项目争议案例知识获取与表示 |
| 2.3.5 基于T-CBR的工程项目争议案例知识重用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 工程项目争议案例知识本体模型构建 |
| 3.1 工程项目争议案例知识本体构建方法与层次结构 |
| 3.1.1 工程项目争议案例知识本体构建方法 |
| 3.1.2 工程项目争议案例知识本体模型的层次结构 |
| 3.2 基于本体的工程项目争议案例知识表示 |
| 3.2.1 工程项目争议案例知识本体的定义 |
| 3.2.2 工程项目争议案例知识本体概念类的确定 |
| 3.2.3 工程项目争议案例知识本体属性的确定 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于深度学习的工程项目争议文本相似度计算 |
| 4.1 工程项目争议领域词向量训练 |
| 4.2 基于深度学习的工程项目领域文本向量编码方法 |
| 4.2.1 基于词向量的文本向量编码 |
| 4.2.2 基于句向量的文本向量编码 |
| 4.3 工程项目争议文本相似度计算实验 |
| 4.3.1 实验数据集 |
| 4.3.2 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于本体的工程项目争议案例检索 |
| 5.1 工程项目争议案例特征属性相似计算 |
| 5.1.1 类别型属性值相似度计算 |
| 5.1.2 概念层次型属性值相似度计算 |
| 5.1.3 数值类型属性值相似度计算 |
| 5.2 基于知识需求的特征属性权重计算方法 |
| 5.3 案例推理实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）基于CBR与物元化模型的大豆排种器设计重用系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 目的意义 |
| 1.2 研究概况与发展趋势 |
| 1.2.1 排种器设计现状 |
| 1.2.2 设计重用技术研究现状 |
| 1.2.3 CBR技术研究现状 |
| 1.2.4 存在的主要问题 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 预期成果 |
| 2 系统总体方案 |
| 2.1 排种器设计特点 |
| 2.2 当前排种器设计过程 |
| 2.3 排种器设计重用框架 |
| 2.4 排种器设计重用流程 |
| 2.4.1 知识库 |
| 2.4.2 模型库 |
| 2.4.3 实例检索 |
| 2.4.4 实例调用与修改 |
| 2.4.5 虚拟仿真与改进 |
| 2.5 开发软件平台 |
| 2.5.1 三维模型开发平台选择 |
| 2.5.2 程序设计语言选择 |
| 2.5.3 数据库的选择 |
| 2.6 核心问题 |
| 3 排种器知识库构建 |
| 3.1 知识库相关理论 |
| 3.1.1 知识库的概念、特征与功用 |
| 3.1.2 知识库的类型 |
| 3.1.3 知识库构建相关技术 |
| 3.2 排种器设计知识特点、分类及表示 |
| 3.2.1 排种器设计知识特点 |
| 3.2.2 排种器设计知识分类 |
| 3.2.3 排种器设计知识的表示 |
| 3.3 排种器设计重用系统知识库总体设计 |
| 3.3.1 知识库的构建目标 |
| 3.3.2 知识库的组成结构 |
| 3.3.3 知识库的构建过程 |
| 3.4 排种器设计重用系统知识库的构建 |
| 3.4.1 物元化数据库的构建 |
| 3.4.2 信息库的构建 |
| 3.5 排种器设计重用系统知识库的管理 |
| 3.5.1 物元化数据库的管理 |
| 3.5.2 信息库的管理 |
| 4 排种器模型库构建 |
| 4.1 模型库构建概述 |
| 4.1.1 模型库的组织结构 |
| 4.1.2 模型编码规则 |
| 4.1.3 模型构建要求 |
| 4.2 模型构建方法 |
| 4.2.1 模型参数化设计 |
| 4.2.2 CATIA参数化设计 |
| 4.2.3 程序驱动参数化模型设计方法 |
| 4.3 程序驱动参数化模型设计的实现 |
| 4.3.1 模型构建流程 |
| 4.3.2 模型参数驱动层次分析 |
| 4.3.3 参数类别划分、命名及关联关系 |
| 4.3.4 参数化模型构建 |
| 4.3.5 人机界面设计与模型驱动实现 |
| 5 实例检索与修改 |
| 5.1 检索策略与方法 |
| 5.2 检索参数类别划分 |
| 5.3 检索总体框架 |
| 5.4 检索算法 |
| 5.4.1 基本参数匹配 |
| 5.4.2 匹配参数的相似度算法 |
| 5.4.3 评价参数的相似度算法 |
| 5.4.4 权重计算 |
| 5.4.5 加权相似度计算 |
| 5.4.6 算法流程 |
| 5.4.7 算例分析 |
| 5.5 实例修改 |
| 5.5.1 当前实例修改过程与方法 |
| 5.5.2 排种器设计重用系统实例修改 |
| 6 技术集成与交互式界面设计 |
| 6.1 总体设计 |
| 6.2 人机界面建立 |
| 6.2.1 型号浏览界面 |
| 6.2.2 类型选择界面 |
| 6.2.3 实例检索界面 |
| 6.2.4 实例修改界面 |
| 6.2.5 信息浏览界面 |
| 6.3 系统实现 |
| 7 系统测试与实例分析 |
| 7.1 设计需求与作业对象参数确定 |
| 7.1.1 设计参数确定 |
| 7.1.2 作业对象物理参数测定 |
| 7.2 实例检索 |
| 7.3 实例修改 |
| 7.4 重用排种器离散元仿真分析 |
| 7.4.1 离散元仿真软件 |
| 7.4.2 仿真参数设定 |
| 7.4.3 仿真验证与结果分析 |
| 7.5 改进设计 |
| 7.5.1 排种器型孔结构分析 |
| 7.5.2 排种器型孔结构改进 |
| 7.5.3 改进结果仿真分析 |
| 7.6 样机试制及试验验证 |
| 7.6.1 样机试制 |
| 7.6.2 试验材料 |
| 7.6.3 试验仪器与设备 |
| 7.6.4 试验方法 |
| 7.6.5 试验结果与分析 |
| 8 结论与创新点 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
（5）命案现场勘查知识管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 知识库系统研究现状 |
| 1.2.2 知识库系统在公安工作中的应用现状 |
| 1.2.3 CBR的国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及工作 |
| 1.4 结构安排 |
| 2 命案现场勘查知识分析 |
| 2.1 命案现场勘查知识管理现状分析 |
| 2.2 需求分析 |
| 2.3 命案现场勘查流程 |
| 2.4 命案现场勘查需要解决的问题 |
| 2.5 命案现场勘查与分析的信息内容 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 命案现场勘查知识管理系统框架设计 |
| 3.1 基于CBR的命案现场勘查知识管理系统 |
| 3.2 命案现场勘查知识规划 |
| 3.3 系统框架设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 知识库的构建 |
| 4.1 命案现场勘查知识库分类及结构 |
| 4.2 主知识库--案例库的构建 |
| 4.2.1 命案案例的特征 |
| 4.2.2 命案案例的知识表示 |
| 4.2.3 案例库案例来源 |
| 4.3 辅助知识库的构建 |
| 4.3.1 辅助知识库的内容 |
| 4.3.2 辅助知识库的建立原则 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 检索与修正 |
| 5.1 案例检索 |
| 5.1.1 案例检索的难点 |
| 5.1.2 案例检索的常用方法 |
| 5.1.3 命案现场知识管理系统的检索方法 |
| 5.2 案例修正 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 软件设计 |
| 6.1 开发环境 |
| 6.2 软件实现 |
| 6.2.1 用户登录模块 |
| 6.2.2 命案案例添加模块 |
| 6.2.3 命案案例检索模块 |
| 6.2.4 案例修正模块 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于CBR的M市政设计院项目知识共享方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题的提出及研究意义 |
| 1.2 相关理论与方法的评价性综述 |
| 1.2.1 面向项目的知识管理理论基础 |
| 1.2.2 基于事例推理 |
| 1.3 研究思路、方法和结构 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 论文结构 |
| 第二章 M市政设计院项目知识共享现状及问题 |
| 2.1 M市政设计院简介 |
| 2.2 M市政设计院知识管理现状 |
| 2.2.1 M市政设计院知识管理模式 |
| 2.2.2 M市政设计院知识管理方法 |
| 2.3 M市政设计院知识管理存在问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 M市政设计院基于CBR的市政工程设计项目知识共享方法的构建 |
| 3.1 M市政设计院基于CBR的市政工程设计项目知识共享的条件 |
| 3.1.1 M市政设计院设计项目知识特性 |
| 3.1.2 M市政设计院设计项目各阶段知识活动 |
| 3.2 基于CBR的项目知识的表示 |
| 3.2.1 项目知识的表示思路 |
| 3.2.2 燃气工程设计项目特征属性的抽取 |
| 3.3 基于CBR的项目知识的检索 |
| 3.3.1 检索方法 |
| 3.3.2 事例综合相似度的度量 |
| 3.3.3 事例特征属性相似度的度量 |
| 3.3.4 事例特征属性权值的确定 |
| 3.4 基于CBR的项目知识的修正与重用、保留 |
| 3.4.1 项目知识的修正与重用 |
| 3.4.2 知识的保留与事例库维护 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 M市政设计院基于CBR的事例库原型及效果评价 |
| 4.1 项目数据与事例库索引建设 |
| 4.2 事例检索效果评价 |
| 4.3 改进建议 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 企业完成的燃气工程设计项目事例库索引 |
| 附录2 目标事例与源事例的综合相似度 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（8）基于案例推理法研究综述（论文提纲范文）
| 一、基于案例推理 (CBR) 简介 |
| 二、案例推理的关键技术研究 |
| 1. 案例的知识表示 |
| 2. 案例的检索 |
| 3. 案例的调整和修改 |
| 4. 案例学习 |
| 三、CBR的应用 |
| 1. 在故障诊断方面的应用 |
| 2. 在企业管理中的应用 |
| 3. 在法律案件方面的应用 |
| 4. 在医疗领域方面的应用 |
| 5. 在计算机和信息科学方面的应用 |
| 6. 在突发事件应急管理方面的应用 |
| 7. 在其他方面的应用 |
（9）建筑施工企业索赔知识管理系统构建研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题的提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题的提出 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 CBR 研究现状 |
| 1.2.2 建筑企业知识管理研究现状 |
| 1.2.3 基于CBR 的索赔管理研究现状 |
| 1.2.4 CBR 在建设领域知识管理中的应用现状 |
| 1.2.5 国内外研究现状评述 |
| 1.3 研究目标、内容及拟解决的关键问题 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 拟解决的关键问题 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 第二章 建筑施工企业索赔知识管理系统知识库构建 |
| 2.1 建筑施工企业索赔知识定义 |
| 2.2 建筑施工企业索赔知识分类 |
| 2.2.1 按索赔知识可表达的程度分类 |
| 2.2.2 按索赔流程分类 |
| 2.3 建筑施工企业索赔知识体系构建 |
| 2.4 索赔知识库构建的关键技术解决 |
| 2.4.1 隐性索赔知识挖掘 |
| 2.4.2 索赔知识表示 |
| 2.4.3 索赔知识检索 |
| 2.5 建筑施工企业索赔知识库概念模型 |
| 2.5.1 索赔知识库构建目的 |
| 2.5.2 索赔知识库概念模型 |
| 2.6 案例分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 建筑施工企业索赔知识管理系统案例库构建 |
| 3.1 索赔案例库构建的CBR 关键技术解决 |
| 3.1.1 基于框架表示法的索赔案例表示 |
| 3.1.2 基于遗传算法的索赔案例特征权重确定 |
| 3.1.3 基于最近邻算法的索赔案例检索 |
| 3.2 建筑施工企业索赔案例库概念模型 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 建筑施工企业索赔知识管理系统构建 |
| 4.1 索赔知识管理系统构建目的 |
| 4.2 索赔知识管理系统框架结构设计 |
| 4.2.1 索赔知识管理系统体系结构 |
| 4.2.2 索赔知识管理系统逻辑框架 |
| 4.2.3 索赔知识管理系统处理流程 |
| 4.3 索赔知识管理系统功能规划 |
| 4.3.1 索赔知识管理系统功能结构 |
| 4.3.2 索赔知识管理系统顶层功能规划 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 研究成果与结论 |
| 5.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（10）企业知识管理中的案例推理系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究思路与内容 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 本研究的创新点 |
| 第二章 基础理论综述 |
| 2.1 基于案例推理技术 |
| 2.1.1 基于案例推理技术的发展历程 |
| 2.1.2 基于案例推理的技术思想 |
| 2.1.3 基于案例推理的技术优势 |
| 2.2 知识管理理论 |
| 2.2.1 知识与知识管理内涵 |
| 2.2.2 知识管理理论意义与现实价值 |
| 2.2.3 知识管理与信息管理的关系 |
| 第三章 企业知识管理中CBR嵌入思路 |
| 3.1 企业知识管理中需要解决的不足 |
| 3.2 以CBR弥补知识管理不足的基本思路 |
| 3.2.1 隐性知识的案例表示 |
| 3.2.2 企业案例知识的集成与整合 |
| 第四章 企业知识管理案例推理系统架构 |
| 4.1 系统架构概述 |
| 4.2 系统应用主体层结构与功能 |
| 4.3 系统接口层结构与功能 |
| 4.3.1 案例格式化接口 |
| 4.3.2 案例维护接口 |
| 4.3.3 案例检索接口 |
| 4.3.4 案例适配接口 |
| 4.3.5 案例修正接口 |
| 4.3.6 自组织干预接口 |
| 4.4 应用支持层结构与功能 |
| 4.4.1 案例表示子系统 |
| 4.4.2 案例存储子系统 |
| 4.4.3 案例库优化子系统 |
| 4.4.4 案例检索引擎 |
| 4.4.5 案例适配器 |
| 4.4.6 案例修正子系统 |
| 4.4.7 系统自学习子系统 |
| 4.5 系统原型开发 |
| 4.5.1 系统原型概述 |
| 4.5.2 系统典型模块设计与开发 |
| 第五章 结论和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、知识管理系统中的CBR技术研究（论文参考文献）
- [1]基于CBR的建筑企业知识管理研究[D]. 李倩文. 哈尔滨工业大学, 2021
- [2]基于案例推理和工作流的森抚决策支持系统设计与实现[D]. 井晖. 北京林业大学, 2020(02)
- [3]基于本体的工程项目争议案例知识管理研究[D]. 邬志豪. 南京大学, 2020(02)
- [4]基于CBR与物元化模型的大豆排种器设计重用系统研究[D]. 周兴宇. 东北农业大学, 2019(01)
- [5]命案现场勘查知识管理系统设计与实现[D]. 李阳. 中国人民公安大学, 2017(04)
- [6]基于CBR的M市政设计院项目知识共享方法研究[D]. 朱凯敏. 华南理工大学, 2016(05)
- [7]CBR技术在程序设计课程案例知识系统的应用[J]. 林永兴. 工业控制计算机, 2014(04)
- [8]基于案例推理法研究综述[J]. 侯玉梅,许成媛. 燕山大学学报(哲学社会科学版), 2011(04)
- [9]建筑施工企业索赔知识管理系统构建研究[D]. 林融. 天津大学, 2012(07)
- [10]企业知识管理中的案例推理系统研究[D]. 张俊杰. 西北大学, 2011(08)