遠端診斷與除錯系統的複合式知識儲存與擷取模型

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題名:	遠端診斷與除錯系統的複合式知識儲存與擷取模型
其他題名:	A Hybrid Knowledge Storage and Retrieving Model for Remote Diagnosis and Troubleshooting System
作者:	徐煥智;廖建賀
貢獻者:	淡江大學資訊管理學系
關鍵詞:	貝氏認知網路;案例式認知模式;遠端系統診斷與除錯;Bayesian belief network;Case-based reasoning;Remote diagnosis & troubleshooting
日期:	2006-06
上傳時間:	2013-03-12 13:23:33 (UTC+8)
出版者:	桃園縣：中華企業資源規劃學會
摘要:	客戶服務的品質已成為現代企業維持競爭優勢的一個重要因素。遠端系統診斷(Remote Diagnosis)與除錯(Troubleshooting)的功能將可適時用來協助與強化自動化客戶服務的機能，而此功能的發揮有賴於後端密集知識的支援。本研究利用貝氏認知網路並結合案例式認知模型來建置一個客戶端的產品維修診斷系統，將企業後端許多具不確定性因素的知識作結構性的儲存並能有效的透過簡易的介面提供給前端使用者來加以使用。在本文中我們說明了整合上述模型的方法與原因，並實作一案例以驗證本模式的可行性。此案例亦可作為未來企業應用時的參考。
關聯:	電子商務學報=Journal of E-Business 8(2)，頁219-233
顯示於類別:	[資訊管理學系暨研究所] 期刊論文

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