前言
第1章 概论
1.1 信息洪水问题
1.2 软件危机问题
1.3 有关工作的研究进展
1.3.1 软件适应性研究
1.3.2 信息管理学科中的有关研究
第2章 信息适应性原理
2.1 信息适应性
2.1.1 信息及其特征
2.1.2 信息适应性的提出
2.1.3 信息适应性的特征
2.1.4 信息适应性的理论意义
2.2 信息适应性的理论模型
2.2.1 模型描述
2.2.2 模型的理论分析
2.2.3 模型的运行机制
2.3 信息适应性实现机制的理论框架
2.3.1 信息适应性的软件重用实现机帝
2.3.2 基于机器学习的信息适应性实现机制
2.3.3 基于进化的信息适应性实现机制
2.3.4 基于复杂适应系统的信息适应性实现机制
2.4 小结
第3章 软件重用信息适应性机制
3.1 软件重用介绍
3.1.1 一软件危机分析
3.1.2 软件重用的定义
3.1.3 软件重用的目标
3.1.4 软件重用的适应性思想
3.2 软件重用信息适应性机制和方法
3.2.1 面向对象的软件重用信息适应性机制
3.2.2 基于代理的软件重用信息适应性机制
3.2.3 基于构件的软件重用信息适应性机制
3.2.4 软件再工程信息适应性方法
3.2.5 领域工程信息适应性方法
3.2.6 敏捷软件信息适应性方法
3.3 以软件重用度量为基础的信息适应性度量
3.3.1 软件重用度量的借鉴可行性分析
3.3.2 重用成熟度模型
3.3.3 重用考核指标
3.4 软件重用信息适应性机制的主要研究方向
3.5 小结
第4章 基于机器学习的信息适应性机制
4.1 机器学习介绍
4.2 机器学习的信息适应性机制
4.2.1 指导式学习信息适应性方法
4.2.2 归纳学习信息适应性方法
4.2.3 基于解释的学习信息适应性方法
4.2.4 基于神经网络的学习信息适应性方法
4.2.5 基于遗传算法的学习信息适应性方法
4.2.6 强化学习信息适应性方法
4.2.7 多Agent学习信息适应性方法
4.2.8 小结
4.3 个性化信息适应性方法
4.3.1 个性化与信息适应性
4.3.2 感性科学与信息适应性
4.3.3 基于人工心理模型的网站信息个性化方法
4.3.4 基于群体心理的网站信息个性化方法
4.3.5 个性化信息适应性方法的应用
4.4 小结
第5章 基于进化的信息适应性机制
5.1 进化方法介绍
5.2 进化计算
5.2.1 进化计算的产生与发展
5.2.2 几种进化计算思想的信息适应性
5.3 基于进化的信息适应性机制分析
5.3.1 遗传算法方法信息适应性
5.3.2 DNA计算方法信息适应性
5.3.3 协同进化方法信息适应性
5.3.4 进化博弈方法信息适应性
5.4 小结
第6章 基于复杂适应系统的信息适应性机制
6.1 复杂性介绍
6.1.1 复杂性科学的产生与发展
6.1.2 复杂系统建模工具
6.2 复杂适应系统
6.2.1 复杂适应系统概述
6.2.2 回声模型
6.2.3 复杂适应系统的主要理论
6.3 基于复杂适应系统的信息适应性机制的理论选取
6.3.1 信息适应性与复杂适应系统理论
6.3.2 自组织临界性与混沌边缘的等价性
6.3.3 自组织临界性理论宏观规律的普适性与代表性
6.3.4 自组织临界性理论微观机制的普适性与代表性
6.4 小结
第7章 信息适应性的方法实现
7.1 概述
7.2 信息适应性实现的技术手段
7.2.1 基于本体的信息适应性方法
7.2.2 基于代理的信息适应性方法
7.2.3 基于语义网的信息适应性方法
7.3 基于本体的信息适应性系统构建
7.3.1 本体概述
7.3.2 基于本体的信息适应性系统分析
7.3.3 动态本体管理的时间模型设计
7.3.4 基于SOC的动态本体管理算法
7.3.5 模型与算法分析
7.4 基于代理的信息适应性系统构建
7.4.1 Agent概述
7.4.2 MAS体系结构与适应性
7.4.3 复杂系统的多Agent建模
7.4.4 多Agent系统的共进化方法
7.5 基于语义网的信息适应性系统构建
7.5.1 语义网概述
7.5.2 Web 2.0技术
7.5.3 基于Wiki的信息适应性系统构建
7.6 小结
参考文献
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