一、试论知识库与知识库管理系统的关系（论文文献综述）
王建政[1]（2021）在《知识图谱构建的方法研究与应用》文中指出知识图谱的特点是具有特定的关系结构,其可以非常便利的刻画现实生活中的本体知识、实例和实例之间存在的关联。图结构将网络上的资讯关联成人们所学习的知识,其是一种更优秀的组织和管理的解决方案。有限的使用场景和方法限制了知识图谱的大范围应用。目前行业领域知识图谱非常少,其次各个行业领域对知识图谱的理解、关注角度不同,因此建立的知识图谱很难融合,也为在其上的应用带来了困难。本文为研究构建行业知识图谱的方法,构建了地震领域知识图谱,并开发了一套基于Neo4j图数据库的知识图谱管理系统,然后在构建好的知识图谱上进行关系预测。为了实现地震领域知识图谱的构建、存储、可视化和应用,本课题做了以下研究工作:（1）构建地震领域知识图谱。讲述了构建地震领域知识图谱的详细步骤,首先构建本体,其中一些本体概念是通用的,此外还需要根据应用场景添加特有关系和概念,然后用专业机构提供的数据链接到本体网络。（2）基于地震领域知识图谱进行关系预测,对建立好的知识图谱进一步完善补充。对此本文介绍了一种适用于图结构的路径排序算法,通过将实体之间的关联路径作为特征,对所预测的关系进行打分,最后如果分数高于阈值,则指定关系作为预测结果。（3）基于地震知识图谱的应用,在建立好的知识图谱基础上进行地震建筑物震损预测。本章首先介绍了传统地震建筑物震损预测的步骤,然后针对其中的不足,提出了基于知识图谱和机器学习的方法。该方法避免了传统方法依赖于行业专家的经验水平并会耗费大量人力。（4）知识图谱管理系统的设计与实现。本章设计并实现了一款快速搭建知识图谱原型的软件系统,给出了整体的模块设计并且展示了构建好的地震知识图谱的可视化结果,最后证明了整个原型系统的可行性和实用性。
刘源[2]（2021）在《基于知识图谱的医疗问答系统》文中指出搜索引擎的出现和发展为人们信息检索带来了极大的便利,用户在医疗健康领域的搜索需求逐年增加,而当前的搜索引擎返回结果多是相关页面,用户仍需要对返回的结果进行辨别和筛选。问答系统为上述问题提供了一个解决思路,可以为用户提供医疗咨询服务,但是当前已有的几种医疗咨询服务存在内容主观性强,医生和患者交流效率低等问题。本文研究并实现了基于知识图谱的医疗问答系统,建立深度学习的模型理解用户问题,并在由大量医疗数据构成的知识图谱中检索出答案,相比搜索引擎返回的结果,更加贴合用户的检索需求。问答系统的核心是对用户自然语言的理解,将用户提出的问题转化为信息词和用户意图,因此在具体实现过程中将该任务分解为医疗实体识别和问句分类两个子任务。本文工作内容主要包含以下几个方面:（1）医疗知识图谱的构建。问答系统实现的数据基础是知识图谱,利用爬虫技术在多个医疗信息平台收集原始数据,通过知识抽取,知识融合和知识存储三个过程完成医疗知识图谱的构建,融合多个数据源中的医疗知识,提高了知识图谱的质量。（2）研究如何从问句中识别出医疗相关的实体,在原有的Bi LSTM-CRF模型中引入预训练语言模型完成该任务,通过实验证明该方法准确率在自建的医疗问答数据集上和CCKS2017电子病历数据集上均有提高。（3）研究如何在医疗问答场景下对问句进行分类来确定用户意图。针对已构建好的数据集特点建立了BERT-softmax模型,通过BERT模型获取特征向量,softmax层进行归一化处理得到对应分类,相比于其他的几种文本分类模型,在自建的医疗问答数据集上分类效果得到了大幅提高。（4）在以上三个工作内容的基础上对问答系统进行了设计和实现,共9个功能模块。问答系统分为供用户使用的微信小程序和供管理员使用的问答管理系统两部分,用户通过微信小程序入口进入咨询页面即可输入问题进行提问,实现了人机交互,支持医疗相关问题咨询,管理员可通过管理系统对问答系统相关的功能进行管理和配置,并支持对已有的知识图谱进行更新。
沈芳宇[3]（2021）在《面向金融领域的客服机器人的研究与实现》文中指出随着国内外人工智能和大数据研究的进步,互联网和金融技术正在重塑包括银行企业在内的金融行业。银行企业越来越聚焦于结合人工智能技术和金融场景,通过这种方式来提升客户的体验感。客服机器人作为现代信息技术融入传统金融行业的最为直接的切入点,具有极高的研究价值和广阔的发展前景。本文将研究适用于银行企业的客服机器人,探索客服机器人的开发过程和落地于金融领域的方式。客服机器人在银行企业的应用既可以降低企业内部的人工成本,也可以提升为客户提供服务的效率。现有的聊天机器人大多基于开放域,不具备专业实用性,存在准确率低、扩展性弱等缺点。本文根据某银行提出的需求进行分析,研究并实现了一款面向金融领域的客服机器人,由对话引擎和管理系统两大核心模块组成。客服机器人对话引擎采用融合深度学习模型和规则机制的技术路线,在沿用对话规则机制的同时引入文本匹配模块,以求同时达到智能化和高准确性的效果。文本匹配模块基于多层Transformer网络结构的BERT模型实现。使用清洗、降噪、建模后的金融语料微调和优化后的BERT模型,在性能上更加适配于银行系统的对话场景。此外,本文使用MongoDB数据库构建金融领域知识库,结合人工智能标记语言AIML构建对话规则,两者共同解决多种对话场景下的应答逻辑和对话管理问题。在研究AIML的过程中,基于本系统应用场景,解决了AIML无法应用于中文的核心问题,保证了其在实际对话场景中的可用性。客服机器人管理系统基于Spring Boot框架开发实现,使用Maven作为项目开发过程中的管理工具,并搭载于浏览器供银行内部系统管理员使用。客服机器人管理系统提供的功能包括用户管理、知识库管理、机器人管理和聊天管理,实现了客服机器人与管理员之间的有效协作,使得系统更加具有可操作性和可维护性。对话引擎与管理系统两大模块相辅相成,形成了一个完整的面向金融领域的客服机器人,在实现人机智能对话且极大程度上减少客服沟通人力成本的同时,以可视化、易操作的管理系统为银行系统管理员提供服务。经模拟测试和应用测试后,验证本文实现的客服机器人具备智能性与金融领域适用性,且具备一定的稳定性,在压力测试情况下各项指标均能达到预期目标,可以实现高效的人机对话和系统管理。
张希[4]（2021）在《基于个人知识库的智能时间管理App设计与实现》文中认为研究报告指出,97%的大学生认为自己存在拖延行为,拖延症作为一种十分常见的时间管理问题,已严重影响了大学生正常的学习和生活。一方面大学生们迫切需要解决拖延方面的知识,另一方面国内外专家针对大学生拖延研究成果丰硕,通过结合拖延领域知识开发出一款智能时间管理App,以辅助大学生战胜拖延,具有重要现实意义。针对上述问题,本文设计并实现了一款基于Android平台的智能时间管理App。本文首先构建了大学生拖延知识库,App能够通过问答诊断出大学生的拖延原因,并给出知识解决方案。本文整理大量文献资料,利用Protege构建拖延本体,使用SWRL构建推理规则。本文利用Android本地SQLite数据库构建了个人知识库,并基于知识推荐向大学生提供感兴趣的引导内容。此外,本文还基于Android实现了任务管理、目标管理、番茄钟、个人信息管理和登录注册等功能。本文智能时间管理App能够从目标、任务、认知等角度辅助大学生战胜拖延,通过确立目标、分解任务、执行番茄钟,帮助用户将一个模糊的目标转变成一系列具体可操作的行动单位。通过使用本文智能时间管理App,大学生能够有效避免在获取拖延知识过程中信息过载和知识焦虑等问题,在随时随地管理自身容易拖延任务的同时,还能有效提高自身的时间管理水平。本文设计实现的智能时间管理App经功能测试验证了系统的可行性和可用性,经验证可以推广使用。
陈新辉[5]（2020）在《C公司IT服务管理问题与对策研究》文中指出本论文研究的C公司是一家致力于手机等移动信息终端产品的研发、设计、制造、销售和服务的现代化高科技企业,在过去的三年里,C公司整合了旗下数十家子公司的系统,由原来的多套不同的ERP系统整合成一套集中的SAP系统,由集团信息科技部统一管理。由于系统的集中管理,IT人员每天疲于处理来自IT用户的散状问题,但仍受到业务部门的各种抱怨和压力,IT管理层充分意识到存在的IT服务管理问题已经制约了IT的继续转型,正在寻求解决当前困局的方法。本论文的目的是协助管理层找到存在的IT服务管理问题,并提出改善对策以提升C公司的IT服务管理水平。本论文首先介绍了国际上公认的IT服务管理体系标准——IT基础架构库（ITIL）,并从中学习了IT服务价值体系作为本论文的研究理论基础,IT服务价值体系的核心是ITIL服务价值链,包括了“计划”、“互动”、“交付和支持”、“设计和转换”、“获取和建设”、以及“持续改进”这六项活动。本文以ITIL服务价值链的这六项活动展开,首先根据每个活动涉及的管理内容,分别介绍了C公司IT服务管理在服务价值链各活动的管理现状;从现状中总结出当前面临的IT服务管理的问题,并借助IT服务满意度问卷调查的方式,以验证这些IT服务管理问题的存在性,以及了解其严重程度;针对这些IT服务管理问题,本文使用5why分析法对其原因进行了逐一分析,找到问题的根源;然后结合ITIL服务价值链各活动的最佳实践及C公司的实际情况设计改善问题的对策,以改善公司目前面临的IT服务管理问题。最后,分析了ITIL项目的各项保障措施,为ITIL项目的实施提供支持。本论文利用ITIL服务价值链的理论基础,对C公司的IT服务管理现状进行了分析,找出C公司所存在的IT服务管理问题,分析了这些问题产生的原因,并针对这些问题提出了改善对策,为C公司IT服务管理的提升指出了具体的方向,本文的研究方法对于遇到IT服务管理问题的其他企业也具有一定的参考价值。
胡亚楠[6]（2020）在《强碱三元复合驱储层结垢智能预测方法研究》文中认为复合驱油技术是一种大幅提高采收率的手段,矿场试验表明,对比水驱,强碱三元复合驱的增油控水效果明显,与水驱相比可提高采收率20%以上。伴随着强碱三元复合驱替体系注入地层,其与地层流体以及岩石矿物发生物化反应,打破了原流体和岩石矿物间的物化平衡状态,使得地下流体中离子组成和含量发生变化,最终产生结垢现象,导致储层部分孔隙堵塞,影响了波及效率和驱替效率,降低了采收率;同时随着含垢地层流体的运移造成采出井举升设备生产运行中常发生螺杆泵杆断、泵漏失以及抽油泵频繁卡泵等故障,严重威胁原油开采的正常进行。因此,预测储层结垢类型与结垢趋势成为有效实施清防垢作业的保障。目前,基于物化模拟与智能预测的结垢预测方法应用推广效果不佳,主要原因一是预测涉及的不确定性因素太多、规律性差,采用传统或人工预测方法困难;二是部分采用智能预测方法训练过程复杂,对环境要求高,泛化能力弱,可移植性差,预测结果准确率较低。针对上述问题,本文选用杏树岗油田北部开发区为试验区,通过分析试验区储层地质特征、流体性质、油水渗流特征以及油田水离子变化趋势,为后续开展储层油田水结垢预测提供推理知识;研究解决关键科学问题的相关技术,设计适用于动态结垢预测的智能知识推理模型,有效解决现有方法预测准确率低、可移植性弱、动态更新能力差、缺少时序预警等问题。重点研究内容如下:1.构建了基于数据挖掘的结垢预测模型（SASP-DMSP）为了克服结垢预测知识库可移植性差、动态更新能力弱、缺少时序预测知识等不足,设计基于数据挖掘的结垢预测模型（SASP-DMSP）,作为解决智能预测问题的总体方案,提高结垢预测的准确率以及结垢预测知识库的推理能力。设计模型框架包括知识获取层、知识建模层与知识推理层三层。知识获取层为模型的基础层,主要实现结垢预测知识的获取与知识库的智能训练,同时加入训练学习模块,实现知识库的动态更新;知识建模层为模型的中间层,采用本体建模技术为结垢预测作业提供一套规范的领域公共本体与知识组织体系;知识推理层为模型的应用层,三层协作通过推理与表达最终完成结垢预测。2.实现了基于本体的结垢预测知识建模针对结垢预测模型语义表达能力弱、可移植性相对较差的问题,研究基于本体的结垢预测知识建模。通过对储层结垢预测领域系统、机理与专家经验知识的分析与抽象,建立储层结垢预测知识模型核心本体与知识的标准语义,为结垢预测知识库提供知识内容、组织结构以及表示方法。采用Protégé作为本体建模工具进行推理、诊断,验证所提方法的有效性。3.研究了基于数据挖掘的结垢预测知识库训练方法为了填补经验知识的漏失,基于油田积累的大量历史数据,利用智能挖掘技术训练储层结垢预测相关数据,将在学习训练中发现的新知识添加到结垢预测知识库中,实现知识库的动态更新。针对结垢预测规则描述不完整,阈值设定不精确、单一结垢预测模型在储层物性差异下导致预测准确率较低的问题,设计组合分类模式挖掘方法,主要包括物性分类与模式挖掘两部分。物性分类阶段主要生成独立训练样本子集;模式挖掘阶段通过训练样本子集获取分配只是并更新结垢预测知识库,实现油田不同储层物性条件下的结垢预测。在模式挖掘过程中为适应训练数据的模糊、混合、不完备特性,设计基于混合不完备邻域决策系统和离散粒子群（Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm,简称DPSO）的特征选择方法,提高历史数据利用率与特征选择准确率。针对储层结垢预测缺少时间序列下趋势性预测知识,同时时间序列历史数据具有周期性与混沌性的问题,提出储层结垢时序趋势预测方法。以时序数据中具有代表性的六项离子化验数据为例,采用回声状态网络技术,设计基于目标空间分解的多目标粒子群（MPSO/D）,训练、获取时序预测知识,实现结垢趋势预警。4.设计并实现了用于验证结垢的预测系统以SASP-DMSP模型为理论指导,设计复合驱结垢预测系统,该系统由基于本体的结垢预测知识管理系统、结垢预测数据集成系统以及结垢预测与清防垢管理系统三个子系统组成,子系统间协同作业,实现储层智能结垢预测。将其应用于试验区,通过专家验证与运行结果数据测试,表明系统应用能够实时、有效的实现动态结垢预测。研究结果表明,基于数据挖掘的强碱三元复合驱储层结垢智能预测方法能够提高结垢预测准确率、结垢知识的更新能力与预测系统的可移植能力。同时,通过延展研究和分析,该方法为处理此类业务应用问题与知识推理问题提供了解决方案。
张召霞[7]（2020）在《面向无人驾驶车辆行为决策的知识库管理系统研究》文中指出无人驾驶车辆作为一种能进行多种交叉学科试验的综合智能体,在智慧交通和复杂高危特殊环境中具有重大研究意义和战略应用价值,引起了众多科研、军事、工业等方面的广泛关注。无人驾驶车辆的行为决策能力对车辆行驶的安全性与灵活性有重要的影响,如何将行为决策的智能化水平进一步提升是无人驾驶研究人员侧重关注的难点。在复杂的智慧交通和不确定的高危环境中,如何让行为决策系统适时地给无人驾驶车辆提供安全、可靠的结果也是研究重点。现有很多行为决策更注重简单、确定交通环境的研究,无法满足以上需求。因此,本文针对如何有效的从无人驾驶车辆的行为决策中进行知识获取和知识表示,如何合理的处理所感知的车辆信息从而对其进行存储、管理和使用并构建知识库,如何准确的在复杂场景下完成无人驾驶车辆行为决策问题的求解和推理等,都是知识库亟需解决的关键问题。为解决上述无人驾驶车辆行为决策的知识获取与表示、知识建模与融合、知识推理和存储等关键问题,本文采用了知识库管理系统的理念,开展了基于多级知识超图的行为决策知识表示、知识一致性检验、问题求解、建模方法、多知识融合推理,以及面向无人驾驶车辆行为决策知识库管理系统构建方法等方面的研究,实现了计算机理解用户查询条件语义后的自动进行推理。其研究成果通过无人驾驶车辆行为决策知识管理系统的构建和试验证明,具有很强的针对性和实用性,未来具有广阔的应用背景和巨大的应用需求,在理论研究上也具有一定的前沿性。本文主要研究内容如下:1)面向无人驾驶车辆的行为决策知识库管理系统的构建基于自主研发的无人驾驶车辆平台,研发了利用多级知识超图的无人驾驶车辆行为决策知识库管理系统,包括驾驶行为知识库,交通规则知识库,给出了知识库管理系统的设计。并研发出了可视化知识库管理系统,实现了无人驾驶车辆行为决策知识的可视化管理、存储、维护和集成。2)基于多级知识超图的行为决策知识获取与表示方法研究研究了无人驾驶车辆行为决策所需的交通规则、经典案例、现有方案等多种知识的表示、融合方法,针对无人驾驶车辆行为决策信息没有统一的语义描述、无法快速查询所需知识、相关知识难以语义融合等难题,提出一种适用于复杂场景的无人车辆的行为决策的框架,即产生式规则（案例推理）混合的基于多级知识超图的无人驾驶车辆行为决策知识的获取与表示方法,并设计和实现了基于多级知识超图的知识一致性检验方法。3)基于多级知识超图的行为决策知识建模与推理方法研究分析决策模型、规则、案例、方案等多种知识的标准化表示,构建了基于多级知识超图的行为决策知识建模方法,从而实现了无人驾驶车辆行为决策知识的可视化获取、管理、存储、维护和集成。另外,分析多知识集成、多系统协同、多级主从推理机制、多知识融合,设计了多知识的推理融合算法,实现了多知识的融合和协同推理的知识服务。本文实现了面向无人驾驶车辆行为决策的多级知识超图的知识获取、知识表示方法、知识建模与知识推理方法以及多知识库协同推理与多知识融合方法,研发完成面向无人驾驶车辆的行为决策知识库管理系统。
赵晓雯[8]（2020）在《干旱地区蚕豆种质资源专家系统知识库的设计与研究》文中研究表明种质资源专家系统知识库建设已经提升到国家农业战略地位,研究、开发和应用专家系统知识库无疑是领域知识库重要的发展方向。高寒、干旱地区蚕豆种质资源选择是农民最为困难的事,以此问题为导向,参与了农科院豆类作物研究所优质蚕豆种质资源实地种植试验,按国际标准指标采集了各类蚕豆种质资源的生长数据,完成了规范化描述、标准化整理和数字化表达,建立了统一规范的蚕豆种质资源数据库。按照蚕豆种质资源数据质量控制规范,聚类分析蚕豆性状的影响度、变量间关联性,并进行了定量计算,解决影响产量、质量等因素的问题。集合以上规则,包含规则所联系的事实及数据,从而建立了蚕豆种质资源形态特征、生物学特性等特征的知识库。建立蚕豆种质资源知识库数据管理系统,设计基于灰色关联度分析的推理机制、知识推理解释模块、知识再生推送器等智能分支,初步形成蚕豆种质资源专家咨询系统。在干旱地区试用、试验,结果得到了预期的效果。
雷洁[9]（2020）在《基于知识图谱的科研档案管理研究》文中指出在大数据时代和数据密集型科研范式下科研档案管理需要新方法和新手段。针对目前科研档案管理过程中存在的科研知识关联度差、科研档案资源利用程度不高等问题,本研究通过构建基于知识图谱的科研档案管理模型,从知识层面将科研档案资源中的科研机构、科研项目、科研成果、人员等要素与项目任务书、合同、研究报告中抽取的知识单元进行关联和融合,丰富科研档案的语义关系,推进科研档案管理系统提档升级,对提高科研档案管理水平,支撑科研单位管理决策、科研档案智能管理、档案资源深度开发和利用具有重要的理论和实践意义。本论文采用了文献分析法、专家访谈法、系统分析法、案例分析法以及知识图谱构建方法与理论等,对科研档案管理模式、收集、加工以及存储等现状进行了分析,凝练科研档案管理深层次加工、多元化关联以及决策支撑等需求,为基于知识图谱开展科研档案管理研究提供了理论基础与支持。通过研究取得了以下结论,研究结果具有一定的创新性:（1）研究了用于科研档案管理的知识图谱构建过程。通过对知识图谱的构建要素（知识单元与语义关系）的综合分析,从实际应用角度出发总结了知识图谱的适用领域,为科研档案知识图谱的构建以及科研档案管理系统的设计奠定了基础。（2）构建了基于知识图谱的科研档案管理模型。通过数据解析、深层次揭示以及实体抽取过程实现科研档案细粒度实体识别。结合Nanopublication与CERIF模型,设计科研档案资源描述体系,构建了科研档案多维度关联模型。基于本体编辑工具Protégé,使用资源描述框架RDF和OWL语言,继承利用EAD、DCMI等现有较为通用的元数据构建科研档案知识图谱模型,将人员、机构、成果等实体与科研档案资源知识层面的研究任务、实施方案等实体语义串联在一起。通过深层次知识融合与推理进一步丰富和完善科研档案语义关联。（3）构建了基于知识图谱的科研档案管理系统原型。基于知识图谱的科研档案管理模型,构建了一个覆盖档案管理全生命周期的,包括数据解析层、智能识别层、语义关联层以及智能管理层的科研档案管理系统原型。以农业信息研究所科研档案为数据源,实现智能化采集与归档、自动抽取与关联以及语义增强等功能,提高了科研档案资源语义关联性,提升了科研档案管理效率。（4）基于知识图谱的科研档案管理系统应用效果分析。为验证基于知识图谱的科研档案管理系统的实用性,从知识识别粒度、知识多维关联度以及知识融合与利用程度等方面将基于知识谱图的科研档案管理系统与传统的档案系统进行了对比分析。应用效果表明基于知识图谱科研档案管理的具有可行性和良好的应用前景。
朱诗勰[10]（2020）在《基于本体与特征的工艺知识管理系统的研究与实现》文中进行了进一步梳理随着信息技术的快速发展,制造业核心软件逐渐进入按需定制的发展阶段。各种不同应用背景下的制造工艺知识种类越来越广,数量越来越多,更需要处理海量信息和共享知识的平台来满足工业4.0背景下的制造业需求。因此,本课题借鉴了互联网知识共享平台的“众包”概念,开发了基于本体与特征的工艺知识管理系统,集成了工艺知识共享、知识社区互动、专家知识评审、系统管理等功能。首先,根据工艺知识管理体系,完成系统需求分析和总体框架设计。分析了工艺知识管理体系的生成、组织、传播和应用四个要素的内涵,并以此为基础分析了不同领域的制造业的工艺从业人员和专家研究人员的知识共享及审核两大功能需求。其次,确定了系统整体架构和功能模块,建立了系统模型。通过顶层用户到业务再到底层数据的层次关系,推导出系统所需的四大功能模块,建立了系统用例模型和系统功能模型,给出了系统各个子功能模块之间的关系。然后,实现工艺知识的结构化表达并构建系统工艺知识库。分析了本体表达工艺知识的优点,确定了构建方法,通过定义概念、概念属性、关系和概念间的层次,利用Protégé工具完成了工艺知识本体库的构建;对基于三维特征的结构工艺知识进行了分析,整合了几何信息、工艺参数和语义规则形成知识库中的知识组成,提出了一种本体特征指数算法用以区分知识项本体实例,实现了知识库扩展机制。最后,实现了工艺知识管理系统的前后台功能,并对系统功能进行测试。基于MVC设计模式,设计了工艺知识管理后台系统和工艺知识资源服务前台系统;基于Lay UI经典模块化UI框架,设计了兼顾用户体验性和敏捷开发性的图形可视化界面。对前台服务系统的知识管理、我的收藏、个人信息等功能进行了测试,测试结果表明资源服务系统能实现用户新建工艺知识并提交,系统管理员能分配相关专家审核,通过审核后知识能更新到相应类别,验证了前台服务系统的资源服务功能;对后台管理系统的知识类别管理、用户管理功能和系统管理功能进行了测试,对知识分类、用户信息、角色、权限、系统公告设置进行运行实例说明。运行实例表明后管系统可以对用户的个人信息以及系统角色和相应角色权限进行基础增删改查,验证了工艺知识后台管理系统良好的可用性和实用性。
二、试论知识库与知识库管理系统的关系（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、试论知识库与知识库管理系统的关系（论文提纲范文）
（1）知识图谱构建的方法研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 研究问题描述 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 知识图谱发展及研究现状 |
| 1.3.2 地震受灾建筑物安全鉴定发展及现状 |
| 1.4 研究的主要内容 |
| 1.5 论文章节安排 |
| 第二章 课题相关技术基础 |
| 2.1 知识图谱 |
| 2.2 Neo4j图数据库 |
| 2.3 地震领域知识 |
| 2.4 基于路径排序算法的关系预测 |
| 2.5 地震现场建筑物安全鉴定 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 地震领域知识图谱构建 |
| 3.1 数据源的获取 |
| 3.1.1 非结构化数据的获取 |
| 3.1.2 半结构化数据的获取 |
| 3.2 地震本体的构建 |
| 3.2.1 确定地震领域及任务 |
| 3.2.2 罗列地震灾害知识要素 |
| 3.2.3 确定地震本体分类体系 |
| 3.2.4 定义本体属性及其关系 |
| 3.2.5 定义约束 |
| 3.3 数据处理实验 |
| 3.3.1 非结构化数据处理时间性能实验 |
| 3.3.2 属性抽取实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 地震知识图谱关系预测 |
| 4.1 关系预测 |
| 4.2 路径排序算法应用于地震关系预测 |
| 4.2.1 对路径特征的抽取 |
| 4.2.2 关系路径的特征计算 |
| 4.2.3 改进路径排序算法 |
| 4.2.4 关系路径的分类训练 |
| 4.3 关系预测实验 |
| 4.3.1 实验数据 |
| 4.3.2 评价指标 |
| 4.3.3 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 地震房屋震损指数预测 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 传统地震房屋震损预测方法 |
| 5.2.1 各构件类及其细部震损的确定 |
| 5.2.2 构件细部震损的量化 |
| 5.2.3 传统房屋震损指数计算模型 |
| 5.2.4 整体震损程度的量化 |
| 5.3 基于注意力机制的建筑物震损指数评估 |
| 5.3.1 模型架构 |
| 5.3.2 损失函数 |
| 5.3.3 参数优化 |
| 5.3.4 训练算法 |
| 5.4 实验及分析 |
| 5.4.1 实验准备 |
| 5.4.2 评价指标 |
| 5.4.3 实验结果和分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 知识图谱管理系统设计及实现 |
| 6.1 需求分析 |
| 6.1.1 普通用户需求分析 |
| 6.1.2 管理员用户需求分析 |
| 6.2 知识图谱管理系统的概要设计 |
| 6.2.1 系统业务模型设计 |
| 6.2.2 知识图谱管理系统软件架构 |
| 6.2.3 数据库设计 |
| 6.3 知识图谱管理系统的详细设计及展示 |
| 6.3.1 知识库管理模块设计及展示 |
| 6.3.2 知识图谱的编辑、查询模块设计与展示 |
| 6.3.3 知识库颜色配置模块及展示 |
| 6.4 知识图谱管理系统的测试 |
| 6.4.1 系统测试环境 |
| 6.4.2 系统功能测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（2）基于知识图谱的医疗问答系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 知识图谱研究现状 |
| 1.2.2 问答系统研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 相关技术与理论基础 |
| 2.1 预训练语言模型 |
| 2.1.1 注意力机制 |
| 2.1.2 Transformer |
| 2.2 智能问答相关技术 |
| 2.3 知识图谱 |
| 2.4 本章小节 |
| 第三章 医疗问答系统需求分析与设计 |
| 3.1 问答系统需求分析 |
| 3.1.1 架构需求 |
| 3.1.2 性能需求 |
| 3.1.3 功能需求 |
| 3.2 问答系统设计 |
| 3.2.1 架构设计 |
| 3.2.2 功能设计 |
| 3.2.3 数据库设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 医疗知识图谱构建 |
| 4.1 数据采集 |
| 4.2 知识抽取 |
| 4.3 知识融合 |
| 4.4 知识存储 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 问答系统算法设计 |
| 5.1 实体识别 |
| 5.1.1 模型介绍 |
| 5.1.2 实验设计 |
| 5.1.3 实验结果及分析 |
| 5.2 意图识别 |
| 5.2.1 模型介绍 |
| 5.2.2 实验设计 |
| 5.2.3 实验结果及分析 |
| 5.3 本章小节 |
| 第六章 问答系统实现与测试 |
| 6.1 系统实现 |
| 6.1.1 知识模块 |
| 6.1.2 算法模块和数据模块 |
| 6.1.3 问答模块和答案配置模块 |
| 6.1.4 用户管理模块 |
| 6.1.5 反馈管理模块 |
| 6.1.6 屏蔽词管理模块 |
| 6.1.7 日志管理模块 |
| 6.2 系统测试 |
| 6.2.1 功能测试 |
| 6.2.2 性能测试 |
| 6.3 本章小节 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（3）面向金融领域的客服机器人的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.1.1 客服机器人 |
| 1.1.2 智慧金融 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本论文的研究内容 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 相关理论与技术 |
| 2.1 客服机器人相关技术 |
| 2.1.1 知识库 |
| 2.1.2 多轮对话 |
| 2.1.3 上下文 |
| 2.1.4 对话管理 |
| 2.2 系统开发相关技术 |
| 2.2.1 Spring与 Spring Boot |
| 2.2.2 MyBatis持久型框架 |
| 2.3 AIML人工智能标记语言 |
| 2.4 自然语言处理 |
| 2.4.1 中文分词 |
| 2.4.2 相似度计算 |
| 2.4.3 文本匹配 |
| 2.5 MongoDB数据库 |
| 2.6 Maven |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 需求分析与系统设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 非功能性需求分析 |
| 3.1.2 功能性需求分析 |
| 3.2 业务逻辑梳理与架构设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 客服机器人对话引擎的设计与实现 |
| 4.1 文本匹配 |
| 4.1.1 BERT模型 |
| 4.1.2 模型优化 |
| 4.1.3 金融语料处理 |
| 4.1.4 模型训练 |
| 4.2 对话实现 |
| 4.2.1 单轮对话 |
| 4.2.2 多轮对话 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 客服机器人管理系统的设计与实现 |
| 5.1 数据库设计 |
| 5.2 功能模块的设计与实现 |
| 5.2.1 用户管理子模块 |
| 5.2.2 知识库管理子模块 |
| 5.2.3 机器人管理子模块 |
| 5.2.4 聊天管理子模块 |
| 5.3 系统安全 |
| 5.3.1 Maven搭建及运行准备 |
| 5.3.2 依赖注入的安全实现 |
| 5.4 可视化界面 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 系统软硬件环境 |
| 6.2 系统测试 |
| 6.2.1 功能测试 |
| 6.2.2 性能测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（4）基于个人知识库的智能时间管理App设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外大学生拖延研究现状 |
| 1.2.2 知识库国内外发展现状 |
| 1.2.3 时间管理类软件发展现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 系统相关理论技术介绍 |
| 2.1 知识库 |
| 2.2 知识服务 |
| 2.3 知识库建模推理工具 |
| 2.4 基于知识的推荐算法 |
| 2.4.1 协同过滤算法 |
| 2.4.2 内容过滤算法 |
| 2.4.3 基于知识的推荐算法 |
| 2.5 本体构建方法 |
| 2.5.1 IDEF-5方法 |
| 2.5.2 骨架法 |
| 2.5.3 METHONTOLOGY法 |
| 2.5.4 TOVE企业建模法 |
| 2.5.5 七步法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 个人知识库的构建 |
| 3.1 个人知识库架构分析与设计 |
| 3.2 拖延知识库本体构建 |
| 3.2.1 本体领域与应用目标 |
| 3.2.2 专业知识的获取 |
| 3.2.3 概念术语与层级关系 |
| 3.2.4 本体属性 |
| 3.2.5 本体实现 |
| 3.2.6 本体评估 |
| 3.3 规则知识库的构建 |
| 3.3.1 SWRL简介 |
| 3.3.2 推理规则建立 |
| 3.3.3 推理规则实例 |
| 3.4 个人知识库的构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 智能时间管理系统的需求分析与设计 |
| 4.1 智能时间管理系统需求分析 |
| 4.1.1 智能时间管理系统业务分析 |
| 4.1.2 智能时间管理系统用户角色分析 |
| 4.1.3 智能时间管理系统功能性需求分析 |
| 4.1.4 智能时间管理系统非功能性需求分析 |
| 4.2 智能时间管理系统概要设计 |
| 4.2.1 智能时间管理系统系统设计原则 |
| 4.2.2 智能时间管理系统架构设计 |
| 4.3 智能时间管理系统详细设计 |
| 4.3.1 登录注册模块 |
| 4.3.2 个人管理模块 |
| 4.3.3 任务管理模块 |
| 4.3.4 目标管理模块 |
| 4.3.5 拖延原因分析模块 |
| 4.3.6 智能引导模块 |
| 4.4 智能时间管理系统数据库设计 |
| 4.4.1 数据库设计原则 |
| 4.4.2 E-R图 |
| 4.4.3 数据库表设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 智能时间管理系统实现 |
| 5.1 智能时间管理系统实现与测试环境 |
| 5.2 智能时间管理系统实现 |
| 5.2.1 登录注册模块 |
| 5.2.2 个人信息管理模块 |
| 5.2.3 目标任务管理模块 |
| 5.2.4 拖延原因分析模块 |
| 5.2.5 智能引导模块 |
| 5.3 智能时间管理系统测试 |
| 5.3.1 智能时间管理软件系统功能测试 |
| 5.3.2 规则推理实验 |
| 5.3.3 性能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与期望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）C公司IT服务管理问题与对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.3 ITIL基础理论介绍 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 研究内容 |
| 第二章 C公司及IT服务管理介绍 |
| 2.1 C公司简介 |
| 2.2 C公司IT服务管理现状 |
| 2.2.1 “计划”活动的现状 |
| 2.2.2 “互动”活动的现状 |
| 2.2.3 “交付和支持”活动的现状 |
| 2.2.4 “设计和转换”活动的现状 |
| 2.2.5 “获取和建设”活动的现状 |
| 2.2.6 “持续改进”活动的现状 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 C公司IT服务管理问题及分析 |
| 3.1 C公司IT服务管理用户满意度调查 |
| 3.2 C公司IT服务管理存在的问题 |
| 3.2.1 “计划”活动的管理问题 |
| 3.2.2 “互动”活动的管理问题 |
| 3.2.3 “交付和支持”活动的管理问题 |
| 3.2.4 “设计和转换”活动的管理问题 |
| 3.2.5 “获取和建设”活动的管理问题 |
| 3.2.6 “持续改进”活动的管理问题 |
| 3.3 C公司IT服务管理问题原因分析 |
| 3.4 C公司IT服务管理问题及原因汇总 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 IT服务管理改善对策 |
| 4.1 总体设计 |
| 4.1.1 设计原则 |
| 4.1.2 总体改善框架 |
| 4.1.3 系统模块设计 |
| 4.2 IT服务管理问题改善对策设计 |
| 4.2.1 “计划”活动改善对策 |
| 4.2.2 “互动”活动改善对策 |
| 4.2.3 “交付和支持”活动改善对策 |
| 4.2.4 “设计和转换”活动改善对策 |
| 4.2.5 “获取和建设”活动改善对策 |
| 4.2.6 “持续改进”活动改善对策 |
| 4.3 IT服务管理问题改善对策汇总 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 IT服务管理的保障措施 |
| 5.1 组织与人员保障 |
| 5.2 信息技术保障 |
| 5.3 第三方公司保障 |
| 5.4 项目过程管理保障 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录1 集团 IT 服务管理满意度调查问卷 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）强碱三元复合驱储层结垢智能预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外结垢预测方法研究现状 |
| 1.2.1 基于化学机理知识的结垢预测方法研究现状 |
| 1.2.2 基于机器学习的结垢预测方法研究现状 |
| 1.2.3 结垢预测方法存在的实际问题 |
| 1.3 结垢预测研究待解决的关键科学问题 |
| 1.4 智能预测相关技术分析 |
| 1.4.1 智能诊断方法的研究现状 |
| 1.4.2 解决智能诊断问题的科学范式分析 |
| 1.4.3 解决关键科学问题的技术研究 |
| 1.5 论文研究内容与组织安排 |
| 1.5.1 论文主要研究内容 |
| 1.5.2 论文组织安排 |
| 第二章 试验区结垢机理分析与储层结垢智能预测模型设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 结垢预测试验区地质特征分析 |
| 2.2.1 试验区选择的必要性 |
| 2.2.2 试验区储层地质特征分析 |
| 2.2.3 储层流体性质分析 |
| 2.2.4 储层油水渗流特征分析 |
| 2.3 试验区结垢机理与垢样组成分析 |
| 2.3.1 SASP体系溶液与储层矿物及地层流体的作用机理 |
| 2.3.2 试验区垢样类型 |
| 2.3.3 结垢对储层及举升设备产生的影响 |
| 2.4 试验区结垢特征与规律研究 |
| 2.4.1 三元复合驱结垢特征 |
| 2.4.2 采出井井筒结垢规律 |
| 2.4.3 采出液离子变化规律 |
| 2.5 强碱三元复合驱结垢预测流程分析 |
| 2.5.1 真实场景下结垢预测工作流程分析 |
| 2.5.2 结垢预测工作流程存在的问题 |
| 2.6 基于数据挖掘的SASP结垢预测模型设计 |
| 2.6.1 结垢预测智能化的必要性 |
| 2.6.2 结垢智能预测流程设计 |
| 2.6.3 结垢预测模型的框架设计 |
| 2.6.4 基于数据挖掘的SASP结垢预测模型优势与特点 |
| 2.7 模型可行性分析与重点研究内容 |
| 2.7.1 模型的可行性分析 |
| 2.7.2 模型重点研究内容分析 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 基于本体的结垢预测知识推理模型设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 结垢预测知识分析 |
| 3.2.1 结垢预测领域知识分析 |
| 3.2.2 结垢预测过程形式化表示 |
| 3.3 基于本体的SASP储层结垢预测知识推理模型设计 |
| 3.3.1 本体技术分析 |
| 3.3.2 知识推理模型设计思路 |
| 3.3.3 ONSP-KRM模型框架设计 |
| 3.3.4 ONSP-KRM模型组成 |
| 3.4 结垢预测本体知识的形式化表示 |
| 3.4.1 储层结垢预测本体层次结构 |
| 3.4.2 结垢预测本体知识概念表示 |
| 3.4.3 结垢预测本体知识关系表示 |
| 3.4.4 结垢预测本体知识公理表示 |
| 3.4.5 基于SWDL的结垢预测规则表示 |
| 3.5 储层结垢预测知识库的构建 |
| 3.6 SASP储层结垢预测知识推理效果分析 |
| 3.6.1 SASP结垢预测知识本体实例与预测效果分析 |
| 3.6.2 ONSP-KRM模型分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于邻域约简与DPSO的结垢预测分类模式挖掘方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 结垢预测领域数据分析与处理 |
| 4.2.1 结垢预测领域数据描述 |
| 4.2.2 结垢预测领域数据特点分析 |
| 4.2.3 结垢预测领域离群值分析 |
| 4.2.4 结垢预测影响因子的粗粒度筛选 |
| 4.3 结垢预测分类模式挖掘方法设计 |
| 4.3.1 方法设计思想 |
| 4.3.2 结垢预测分类模式挖掘方法设计 |
| 4.4 模糊混合不完备邻域粗糙模型设计 |
| 4.4.1 模糊混合不完备邻域决策系统 |
| 4.4.2 模糊混合不完备邻域粗糙模型 |
| 4.4.3 邻域阈值自适应方法设计 |
| 4.5 基于邻域约简和DPSO的混合不完备特征选择 |
| 4.5.1 粒子编码方式设计 |
| 4.5.2 粒子群优化目标分析 |
| 4.5.3 DPSO参数设置 |
| 4.5.4 算法描述 |
| 4.6 结垢预测分类器设计 |
| 4.7 实验效果分析 |
| 4.7.1 数据准备 |
| 4.7.2 实验环境与参数设置 |
| 4.7.3 基于不同邻域阈值取值方法的NRDPSO对比实验 |
| 4.7.4 基于不同启发式算法的可变阈值IFDS特征选择对比实验 |
| 4.7.5 不同权重系数对最优特征子集的影响实验 |
| 4.7.6 不同特征选择算法的评价指标对比实验 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 基于MPSO/D-ESN的储层结垢时序预测方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 结垢预测领域数据时序趋势分析 |
| 5.2.1 结垢预测领域数据时序趋势分析 |
| 5.2.2 结垢预测领域时序趋势特点分析 |
| 5.3 基于回声状态网络的混沌时间序列预测模型设计 |
| 5.3.1 ESN基本原理 |
| 5.3.2 储备池参数分析 |
| 5.4 基于MPSO/D的 ESN储备池参数优化算法 |
| 5.4.1 多目标优化问题分析 |
| 5.4.2 目标空间分解与解分类 |
| 5.4.3 种群分类更新策略 |
| 5.4.4 基于MPSO/D算法的ESN储备池参数优化 |
| 5.5 实验效果分析 |
| 5.5.1 MPSO/D算法性能对比实验 |
| 5.5.2 MPSO/D-ESN模型预测性能对比实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统设计与应用效果分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统概述 |
| 6.2.1 业务现状分析 |
| 6.2.2 业务数据模型设计 |
| 6.2.3 系统总体结构设计 |
| 6.2.4 智能化结垢预测工作流程分析 |
| 6.2.5 系统开发与运行环境配置 |
| 6.3 系统详细设计 |
| 6.3.1 基于本体的结垢预测知识管理系统设计 |
| 6.3.2 结垢预测数据集成系统设计 |
| 6.3.3 结垢预测与清防垢管理系统设计 |
| 6.4 真实应用案例分析 |
| 6.4.1 实验样本与实验方法选取 |
| 6.4.2 特征选择与分类模型构造效果分析 |
| 6.4.3 时序预测效果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 文中涉及的附表 |
| 附表1 样本属性描述 |
| 附表2 结垢预测测试报告 |
| 参考文献 |
| 在读期间研究成果 |
| 致谢 |
（7）面向无人驾驶车辆行为决策的知识库管理系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 无人驾驶车辆行为决策研究现状 |
| 1.2.1 基于规则的行为决策 |
| 1.2.2 基于学习的行为决策 |
| 1.2.3 无人驾驶车辆行为决策研究总结 |
| 1.3 知识库管理系统的研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 第2章 无人驾驶车辆及其行为决策知识库管理系统设计与构建 |
| 2.1 无人驾驶车辆的总体设计 |
| 2.2 无人驾驶车辆行为决策知识库管理系统设计 |
| 2.2.1 系统层次结构 |
| 2.2.2 系统工作流程 |
| 2.2.3 系统功能设计 |
| 2.2.4 系统功能实现 |
| 2.2.5 知识库存储模式 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于多级知识超图的无人驾驶车辆行为决策的知识表示研究 |
| 3.1 知识表示方法 |
| 3.1.1 知识表示定义 |
| 3.1.2 知识表示方法及相关技术 |
| 3.2 基于多级知识超图的行为决策知识表示方法 |
| 3.2.1 多级知识超图的行为决策知识表示 |
| 3.2.2 多级知识超图操作算法设计 |
| 3.3 无人驾驶车辆行为决策知识表示方法 |
| 3.3.1 知识源 |
| 3.3.2 行为决策知识的获取方法 |
| 3.3.3 行为决策知识的多级知识超图表示方法 |
| 3.4 基于多级知识超图的知识一致性检验 |
| 3.5 多级知识超图构建与推理实验分析 |
| 3.5.1 多级知识超图服务体系构建 |
| 3.5.2 多级知识超图的知识推理实验分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于多级知识超图的无人驾驶车辆行为决策的知识建模与推理研究 |
| 4.1 基于多级知识超图的问题求解 |
| 4.2 基于多级知识超图的求解模型基本思想 |
| 4.3 基于多级知识超图的行为决策知识建模方法 |
| 4.3.1 知识建模定义 |
| 4.3.2 知识建模方法 |
| 4.4 多知识库协同推理机设计 |
| 4.4.1 行为决策知识推理的方法 |
| 4.4.2 推理融合主算法 |
| 4.4.3 推理融合模型 |
| 4.5 行为决策知识推理实验分析 |
| 4.5.1 实验场景 |
| 4.5.2 实验目的 |
| 4.5.3 实验内容与分析 |
| 4.5.4 实验结果总述 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（8）干旱地区蚕豆种质资源专家系统知识库的设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 农业专家系统知识库发展与研究概述 |
| 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 应用研究概况与现存问题 |
| 1.2.1 专家系统知识库的研究与应用现状 |
| 1.2.2 专家系统知识库建设存在的问题 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究目标 |
| 第2章 专家系统知识库基础理论 |
| 2.1 知识、知识处理与知识工程 |
| 2.1.1 知识的定义与类型 |
| 2.1.2 知识处理与知识工程 |
| 2.2 知识库的特点及功能 |
| 2.2.1 知识库的结构特点 |
| 2.2.2 知识库的功能 |
| 2.3 专家系统知识库 |
| 2.3.1 专家系统知识库概述 |
| 2.3.2 数据库与知识库的区别 |
| 2.3.3 知识库与专家系统 |
| 第3章 干旱地区蚕豆种质资源知识库需求及其数据标准化 |
| 3.1 干旱地区蚕豆种质资源知识库需求 |
| 3.1.1 蚕豆及其生长属性 |
| 3.1.2 干旱地区自然环境及其种质资源知识库需求 |
| 3.2 蚕豆种质资源知识库数据标准化 |
| 3.2.1 蚕豆种质资源描述规范 |
| 3.2.2 蚕豆种质资源数据的标准化 |
| 3.2.3 蚕豆种质资源关键特征数据实验方法 |
| 第4章 蚕豆种质资源知识库事实数据分析及关联的建立 |
| 4.1 蚕豆种质资源知识库事实数据结构及数据的采集 |
| 4.1.1 知识库事实数据结构关键字段 |
| 4.1.2 干旱地区种质资源知识库事实数据的采集 |
| 4.2 干旱地区蚕豆种质资源知识库数据指标分析 |
| 4.2.1 知识库数据分析平台及关键方法 |
| 4.2.2 蚕豆种质资源性状指标的影响度分析 |
| 4.3 干旱地区种质资源形态特征与产量关联性研究 |
| 4.3.1 专家系统知识库灰色关联分析原理 |
| 4.3.2 干旱地区种质资源形态特征与产量关联性分析 |
| 4.3.3 干旱地区种质资源形态特征与产量关联性结论 |
| 第5章 专家咨询知识库数据管理系统的设计 |
| 5.1 知识库数据管理系统的选择 |
| 5.2 系统数据库的设计 |
| 5.2.1 数据库概念设计 |
| 5.2.2 数据库表的设计 |
| 5.3 知识库推理机制的建立 |
| 5.4 专家咨询系统的设计 |
| 5.4.1 蚕豆种质资源专家系统知识再生 |
| 5.4.2 蚕豆种质资源专家系统逻辑结构 |
| 5.5 蚕豆种质资源专家咨询系统功能的实现 |
| 5.6 干旱地区种蚕豆种质资源知识库试验结论 |
| 5.6.1 蚕豆种质资源知识库应用调研 |
| 5.6.2 蚕豆种质资源知识库试验模型 |
| 5.6.3 蚕豆种质资源田间种植试验结果分析 |
| 第6章 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）基于知识图谱的科研档案管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 科研档案管理方式变革 |
| 1.1.2 科研档案价值驱动 |
| 1.1.3 信息技术发展提供条件 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究方法与研究思路 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究思路 |
| 1.5 研究内容与创新点 |
| 1.5.1 主要研究内容 |
| 1.5.2 创新点 |
| 第二章 概念界定及国内外研究综述 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 科研档案 |
| 2.1.2 科研档案管理 |
| 2.1.3 知识图谱相关概念 |
| 2.2 国内外档案管理研究进展 |
| 2.2.1 档案管理系统研究进展 |
| 2.2.2 档案信息化标准研究进展 |
| 2.2.3 数字化科研研究进展 |
| 2.2.4 档案语义化研究进展 |
| 2.2.5 相关管理模型对比与分析 |
| 2.3 知识图谱构建方法和主要应用综述 |
| 2.3.1 构建过程 |
| 2.3.2 构建要素 |
| 2.3.3 关键方法和技术 |
| 2.3.4 主要应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 科研档案管理现状及需求分析 |
| 3.1 科研档案管理调研对象选取 |
| 3.2 科研档案管理现状分析 |
| 3.2.1 科研档案的管理模式 |
| 3.2.2 科研档案收集与归档 |
| 3.2.3 科研档案加工与组织 |
| 3.2.4 科研档案管理与利用 |
| 3.3 科研档案管理存在的问题 |
| 3.3.1 科研档案资源完整性缺失 |
| 3.3.2 科研档案资源组织关联方式单一 |
| 3.3.3 科研档案资源融合与利用程度不高 |
| 3.4 科研档案管理需求调研与分析 |
| 3.4.1 深层次加工需求 |
| 3.4.2 多元化关联需求 |
| 3.4.3 决策支撑需求 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于知识图谱的科研档案管理模型构建 |
| 4.1 基于知识图谱的科研档案管理模型设计思路 |
| 4.2 科研档案细粒度实体识别 |
| 4.2.1 科研档案数据解析 |
| 4.2.2 科研档案深层次揭示 |
| 4.2.3 科研档案实体抽取 |
| 4.3 科研档案多维度关联模型构建 |
| 4.3.1 科研档案知识组织方式选择 |
| 4.3.2 科研档案资源描述体系设计 |
| 4.4 科研档案深层次知识融合 |
| 4.4.1 科研档案知识图谱模型构建 |
| 4.4.2 科研档案知识融合与推理 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于知识图谱的科研档案管理系统原型构建 |
| 5.1 农业信息研究所科研档案管理现状与需求分析 |
| 5.1.1 农业信息研究所科研档案管理现状 |
| 5.1.2 农业信息研究所科研档案管理需求分析 |
| 5.2 系统建设目标与原则 |
| 5.3 构建基础与总体架构 |
| 5.3.1 基于知识图谱的科研档案管理系统构建基础 |
| 5.3.2 基于知识图谱的科研档案管理系统总体架构 |
| 5.4 主要功能与关键技术 |
| 5.4.1 智能采集与归档 |
| 5.4.2 语义加工与智能解析 |
| 5.4.3 实体识别与关系抽取 |
| 5.4.4 语义增强与知识更新 |
| 5.4.5 智能审核与个性化推送 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于知识图谱的科研档案管理系统应用效果分析 |
| 6.1 基于知识图谱的科研档案管理系统的现实意义 |
| 6.1.1 助力农业科研信息化发展 |
| 6.1.2 推动中国农科院档案管理方式变革 |
| 6.1.3 增强科研档案语义关联与利用程度 |
| 6.2 基于知识图谱的科研档案管理系统应用效果对比分析 |
| 6.2.1 知识识别粒度对比 |
| 6.2.2 知识多维关联度对比 |
| 6.2.3 知识融合与利用程度对比 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（10）基于本体与特征的工艺知识管理系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的来源 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 国内外相关研究状况及分析 |
| 1.4 课题主要研究内容 |
| 2 工艺知识管理系统总体设计 |
| 2.1 工艺知识管理体系 |
| 2.2 工艺知识管理系统需求分析 |
| 2.3 工艺知识管理系统总体框架 |
| 2.4 工艺知识管理系统概要设计 |
| 2.5 工艺知识管理系统实现关键技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于本体的结构化工艺知识表达 |
| 3.1 本体相关理论 |
| 3.2 基于领域本体的模型构建 |
| 3.3 本体数据库本地持久化 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于特征的工艺知识库构建 |
| 4.1 结构工艺知识规则分析 |
| 4.2 工艺知识库的研究与开发 |
| 4.3 工艺知识库的扩展机制 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 工艺知识管理系统实现 |
| 5.1 系统数据库实现 |
| 5.2 系统功能模块实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后期工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录一 攻读硕士学位期间所参与工作 |
| 附录二 本体Owl文件部分解析代码 |
| 附录三 MVC模式代码样例 |
四、试论知识库与知识库管理系统的关系（论文参考文献）
- [1]知识图谱构建的方法研究与应用[D]. 王建政. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]基于知识图谱的医疗问答系统[D]. 刘源. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]面向金融领域的客服机器人的研究与实现[D]. 沈芳宇. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]基于个人知识库的智能时间管理App设计与实现[D]. 张希. 北京邮电大学, 2021(01)
- [5]C公司IT服务管理问题与对策研究[D]. 陈新辉. 华南理工大学, 2020(05)
- [6]强碱三元复合驱储层结垢智能预测方法研究[D]. 胡亚楠. 东北石油大学, 2020(03)
- [7]面向无人驾驶车辆行为决策的知识库管理系统研究[D]. 张召霞. 中国科学技术大学, 2020(06)
- [8]干旱地区蚕豆种质资源专家系统知识库的设计与研究[D]. 赵晓雯. 河北北方学院, 2020(06)
- [9]基于知识图谱的科研档案管理研究[D]. 雷洁. 中国农业科学院, 2020(01)
- [10]基于本体与特征的工艺知识管理系统的研究与实现[D]. 朱诗勰. 华中科技大学, 2020(01)