前言
第1章 概論
1.1 信息洪水問題
1.2 軟件危機問題
1.3 有關工作的研究進展
1.3.1 軟件適應性研究
1.3.2 信息管理學科中的有關研究


第2章 信息適應性原理
2.1 信息適應性
2.1.1 信息及其特征
2.1.2 信息適應性的提出
2.1.3 信息適應性的特征
2.1.4 信息適應性的理論意義
2.2 信息適應性的理論模型
2.2.1 模型描述
2.2.2 模型的理論分析
2.2.3 模型的運行機制
2.3 信息適應性實現(xiàn)機制的理論框架
2.3.1 信息適應性的軟件重用實現(xiàn)機帝
2.3.2 基于機器學習的信息適應性實現(xiàn)機制
2.3.3 基于進化的信息適應性實現(xiàn)機制
2.3.4 基于復雜適應系統(tǒng)的信息適應性實現(xiàn)機制
2.4 小結


第3章 軟件重用信息適應性機制
3.1 軟件重用介紹
3.1.1 一軟件危機分析
3.1.2 軟件重用的定義
3.1.3 軟件重用的目標
3.1.4 軟件重用的適應性思想
3.2 軟件重用信息適應性機制和方法
3.2.1 面向?qū)ο蟮能浖�重用信息適應性機制
3.2.2 基于代理的軟件重用信息適應性機制
3.2.3 基于構件的軟件重用信息適應性機制
3.2.4 軟件再工程信息適應性方法
3.2.5 領域工程信息適應性方法
3.2.6 敏捷軟件信息適應性方法
3.3 以軟件重用度量為基礎的信息適應性度量
3.3.1 軟件重用度量的借鑒可行性分析
3.3.2 重用成熟度模型
3.3.3 重用考核指標
3.4 軟件重用信息適應性機制的主要研究方向
3.5 小結


第4章 基于機器學習的信息適應性機制
4.1 機器學習介紹
4.2 機器學習的信息適應性機制
4.2.1 指導式學習信息適應性方法
4.2.2 歸納學習信息適應性方法
4.2.3 基于解釋的學習信息適應性方法
4.2.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的學習信息適應性方法
4.2.5 基于遺傳算法的學習信息適應性方法
4.2.6 強化學習信息適應性方法
4.2.7 多Agent學習信息適應性方法
4.2.8 小結
4.3 個性化信息適應性方法
4.3.1 個性化與信息適應性
4.3.2 感性科學與信息適應性
4.3.3 基于人工心理模型的網(wǎng)站信息個性化方法
4.3.4 基于群體心理的網(wǎng)站信息個性化方法
4.3.5 個性化信息適應性方法的應用
4.4 小結


第5章 基于進化的信息適應性機制
5.1 進化方法介紹
5.2 進化計算
5.2.1 進化計算的產(chǎn)生與發(fā)展
5.2.2 幾種進化計算思想的信息適應性
5.3 基于進化的信息適應性機制分析
5.3.1 遺傳算法方法信息適應性
5.3.2 DNA計算方法信息適應性
5.3.3 協(xié)同進化方法信息適應性
5.3.4 進化博弈方法信息適應性
5.4 小結


第6章 基于復雜適應系統(tǒng)的信息適應性機制
6.1 復雜性介紹
6.1.1 復雜性科學的產(chǎn)生與發(fā)展
6.1.2 復雜系統(tǒng)建模工具
6.2 復雜適應系統(tǒng)
6.2.1 復雜適應系統(tǒng)概述
6.2.2 回聲模型
6.2.3 復雜適應系統(tǒng)的主要理論
6.3 基于復雜適應系統(tǒng)的信息適應性機制的理論選取
6.3.1 信息適應性與復雜適應系統(tǒng)理論
6.3.2 自組織臨界性與混沌邊緣的等價性
6.3.3 自組織臨界性理論宏觀規(guī)律的普適性與代表性
6.3.4 自組織臨界性理論微觀機制的普適性與代表性
6.4 小結


第7章 信息適應性的方法實現(xiàn)
7.1 概述
7.2 信息適應性實現(xiàn)的技術手段
7.2.1 基于本體的信息適應性方法
7.2.2 基于代理的信息適應性方法
7.2.3 基于語義網(wǎng)的信息適應性方法
7.3 基于本體的信息適應性系統(tǒng)構建
7.3.1 本體概述
7.3.2 基于本體的信息適應性系統(tǒng)分析
7.3.3 動態(tài)本體管理的時間模型設計
7.3.4 基于SOC的動態(tài)本體管理算法
7.3.5 模型與算法分析
7.4 基于代理的信息適應性系統(tǒng)構建
7.4.1 Agent概述
7.4.2 MAS體系結構與適應性
7.4.3 復雜系統(tǒng)的多Agent建模
7.4.4 多Agent系統(tǒng)的共進化方法
7.5 基于語義網(wǎng)的信息適應性系統(tǒng)構建
7.5.1 語義網(wǎng)概述
7.5.2 Web 2.0技術
7.5.3 基于Wiki的信息適應性系統(tǒng)構建
7.6 小結
參考文獻