1  绪论
  1.1  研究背景及问题的提出
    1.1.1  现实背景
    1.1.2  理论背景
    1.1.3  问题的提出
  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  研究内容、方法与技术路线
    1.3.1  研究内容
    1.3.2  研究方法
    1.3.3  技术路线图
  1.4  主要创新点
  1.5  本章小结
2  相关概念与国内外研究评述
  2.1  相关概念
    2.1.1  水知识
    2.1.2  知识存量
    2.1.3  知识增量
  2.2  相关基础理论
    2.2.1  知识基础理论
    2.2.2  吸收能力理论
    2.2.3  知识增长理论
  2.3  国内外研究评述
    2.3.1  水知识评估及流动相关研究
    2.3.2  知识存量测度指标及方法研究
    2.3.3  知识增量测度指标及方法研究
  2.4  本章小结
3  水知识存量测度指标的探索性研究
  3.1  扎根-系统分析方法概述
    3.1.1  基本思想与方法优势
    3.1.2  扎根一系统研究方法
  3.2  水知识存量测度指标的扎根-系统分析
    3.2.1  资料来源与整理
    3.2.2  研究资料概念化和范畴化
    3.2.3  水知识存量测度主范畴探索与描述
    3.2.4  水知识存量主范畴链构建与属性测度
  3.3  水知识存量测度指标体系形成逻辑分析
    3.3.1  资源与环境知识测度指标对水知识存量的贡献
    3.3.2  安全与管理知识测度指标对水知识存量的贡献
    3.3.3  节水知识测度指标对水知识存量的贡献
    3.3.4  水基础知识测度指标对水知识存量的贡献
  3.4  水知识存量测度指标体系汇总
  3.5  本章小结
4  基于多分级项目反应理论的水知识存量测度指标优化
  4.1  多分级项目反应理论方法
    4.1.1  项目反应理论概述
    4.1.2  项目难度和项目区分的语言术语
    4.1.3  最大似然估计基本原理
  4.2  基于GRM的水知识存量测度指标优化方法
    4.2.1  基本思路与方法优势
    4.2.2  基于边际最大似然估计的指标参数估计
    4.2.3  模型一数据拟合指标特征函数
    4.2.4  指标信息函数与标准误差函数
  4.3  水知识存量基础测度指标体系优化
    4.3.1  数据来源与整理
    4.3.2  指标参数估计与模型数据拟合结果
    4.3.3  指标特征响应函数
    4.3.4  指标信息函数与标准误差函数
    4.3.5  水知识存量测度指标优化结果
  4.4  本章小结
5  基于模糊识别——贝叶斯网络模型的水知识存量测度研究
  5.1  模糊集理论与贝叶斯网络方法
    5.1.1  基于隶属函数的模糊集理论概述
    5.1.2  基于先验概率的贝叶斯网络模型概述
  5.2  基于模糊识别——贝叶斯网络模型的水知识存量测度方法
    5.2.1  基本思路与方法优势
    5.2.2  水知识存量测度模型构建
  5.3  公民水知识存量测度：以河南省为例
    5.3.1  贝叶斯网络拓扑结构的构建
    5.3.2  数据来源
    5.3.3  测度指标的概率参数结果
    5.3.4  测度模型的有效性测试
    5.3.5  水知识存量的概率推理、排序及解释
  5.4  本章小结
6  基于属性概率集值的粗糙集水知识增量测度研究
  6.1  基于粗糙集理论的知识增量更新理论与方法
    6.1.1  基于粗糙集理论的知识增量更新理论
    6.1.2  基l于粗糙集理论的知识增量更新方法
  6.2  水知识存量测度指标的更新和优化方法
    6.2.1  水知识存量测度指标更新基本思路及原则
    6.2.2  水知识存量基础测度指标初步探索
    6.2.3  水知识存量基础测度指标优化方法
  6.3  基于属性概率集值的粗糙集水知识增量测度方法
    6.3.1  基本思路与方法优势
    6.3.2  水知识增量测度指标属性划分
    6.3.3  水知识增量测度模型构建
    6.3.4  水知识增量测度方法实现
  6.4  公民水知识增量测度：以河南省为例
    6.4.1  水知识增量的测度指标优化
    6.4.2  水知识增量测度研究
  6.5  本章小结
7  研究结论与展望
  7.1  研究结论与启示
    7.1.1  研究结论
    7.1.2  研究启示
  7.2  研究局限与展望
    7.2.1  研究局限
    7.2.2  研究展望
参考文献