【報(bào)告目錄】
第一章 知識(shí)工程發(fā)展概況 1
第一節(jié) 知識(shí)工程的發(fā)展歷史 1
第二節(jié) 數(shù)據(jù)處理與研究方法 1
第三節(jié) 知識(shí)工程研究的演進(jìn)脈絡(luò) 2
一、時(shí)間分布2
二、學(xué)科滲透2
三、作者分布4
四、機(jī)構(gòu)分布4
第四節(jié) 知識(shí)工程研究的主題分布 4
第五節(jié) 知識(shí)工程研究的發(fā)展趨勢(shì) 5
第六節(jié) 發(fā)展總結(jié) 6
第二章 知識(shí)工程之知識(shí)表示 7
第一節(jié) 知識(shí)表示概述 7
一、表示學(xué)習(xí)的基本概念7
二、表示學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)9
三、知識(shí)表示學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用10
四、知識(shí)表示學(xué)習(xí)的主要優(yōu)點(diǎn)11
第二節(jié) 知識(shí)表示學(xué)習(xí)的主要方法 12
一、距離模型12
二、單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型13
三、能量模型14
四、雙線性模型14
五、張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型15
六、矩陣分解模型16
七、翻譯模型16
八、其他模型19
第三節(jié) 知識(shí)表示學(xué)習(xí)的主要挑戰(zhàn)與已有解決方案 20
一、復(fù)雜關(guān)系建模20
二、多源信息融合30
三、關(guān)建路徑建模32
第四節(jié) 知識(shí)表示學(xué)習(xí)未來研究方向展望 33
一、面向不同知識(shí)類型的知識(shí)表示學(xué)習(xí)33
二、多源信息融合的知識(shí)表示學(xué)習(xí)34
三、考慮復(fù)雜推理模式的知識(shí)表示學(xué)習(xí)35
四、其他研究方向36
第三章 知識(shí)工程之?dāng)?shù)據(jù)庫(kù) 37
第一節(jié) 智庫(kù)知識(shí)庫(kù)的概述 37
第二節(jié) 智庫(kù)知識(shí)庫(kù)的建設(shè)案例 38
一、rand知識(shí)庫(kù)建設(shè)38
二、swp知識(shí)庫(kù)建設(shè) 39
三、rand和swp兩者比較 40
第三節(jié) 智庫(kù)知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建要求 40
第四節(jié) 智庫(kù)知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建流程 42
一、明確項(xiàng)目的知識(shí)需求42
二、信息資源的收集獲取43
三、信息資源的知識(shí)組織43
四、智庫(kù)知識(shí)庫(kù)服務(wù)提供44
第五節(jié) 智庫(kù)知識(shí)庫(kù)的聯(lián)盟化策略探討 44
第六節(jié) 企業(yè)知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì) 46
一、系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則46
二、數(shù)據(jù)庫(kù)建模方法48
第七節(jié) 企業(yè)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 52
一、系統(tǒng)的設(shè)計(jì)52
二、系統(tǒng)的應(yīng)用62
第四章 知識(shí)工程之知識(shí)推理 64
第一節(jié) 基于本體的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)知識(shí)推理概述 64
第二節(jié) 建立本體設(shè)計(jì)知識(shí)模型 64
第三節(jié) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)知識(shí)推理 67
第四節(jié) 實(shí)例驗(yàn)證 68
第五節(jié) 總結(jié) 71
第五章 知識(shí)工程之專家系統(tǒng) 73
第一節(jié) 概述 73
第二節(jié) 專家系統(tǒng)的類型 73
第三節(jié) 專家系統(tǒng)的構(gòu)造 74
第四節(jié) 專家系統(tǒng)的模型 81
一、基于規(guī)則的專家系統(tǒng)81
二、基于框架的專家系統(tǒng)82
三、基于模型的專家系統(tǒng)83
四、新型專家系統(tǒng)85
第六章 知識(shí)工程之大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí) 87
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究背景 87
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的技術(shù)特征 88
第三節(jié) 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的主要研究問題 90
第四節(jié) 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的分類 94
第五節(jié) 典型大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)方法和系統(tǒng)介紹 96
第六節(jié) 跨平臺(tái)統(tǒng)一大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)octopus的研究設(shè)計(jì) 103
第七節(jié) 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)總結(jié) 110
第七章 知識(shí)工程之知識(shí)圖譜 112
第一節(jié) 知識(shí)圖譜的定義與架構(gòu) 112
一、知識(shí)圖譜的定義112
二、知識(shí)圖譜的架構(gòu)113
第二節(jié) 知識(shí)圖譜的構(gòu)建技術(shù) 115
一、信息抽取115
二、知識(shí)融合120
三、知識(shí)加工126
四、知識(shí)更新131
第三節(jié) 跨語(yǔ)言知識(shí)圖譜的構(gòu)建 132
一、跨語(yǔ)言知識(shí)抽取132
二、跨語(yǔ)言知識(shí)鏈接133
第四節(jié) 知識(shí)圖譜的應(yīng)用 134
第五節(jié) 問題與挑戰(zhàn) 135
第六節(jié) 總結(jié) 137
第八章 知識(shí)工程未來發(fā)展方向 138
第一節(jié) 知識(shí)工程的典型應(yīng)用 138
一、在工業(yè)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用138
二、在機(jī)械產(chǎn)品參數(shù)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用138
三、在工藝決策方面的應(yīng)用139
第二節(jié) 知識(shí)工程在教育領(lǐng)域的應(yīng)用 139
第三節(jié) 知識(shí)工程的新興應(yīng)用領(lǐng)域 140
一、在電子政務(wù)中的應(yīng)用140
二、在電子商務(wù)中的應(yīng)用140
三、在虛擬企業(yè)中的應(yīng)用141
四、本體與知識(shí)共享141
第四節(jié) 知識(shí)工程技術(shù)發(fā)展方向 142
圖表目錄
圖表：現(xiàn)實(shí)世界與內(nèi)隱世界的特點(diǎn)10
圖表：張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型15
圖表：transe模型 18
圖表：復(fù)雜關(guān)系示例21
圖表：transh模型 21
圖表：transr模型 23
圖表：transd模型 24
圖表：傳統(tǒng)模型和transa模型比較 27
圖表：傳統(tǒng)模型與transg模型比較 28
圖表：kg2e模型 28
圖表：dkrl（cbow）模型1 31
圖表：dkrl（cnn）模型2 31
圖表：ptranse模型32
圖表：知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建模型41
圖表：智庫(kù)知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建流程42
圖表：系統(tǒng)的體系構(gòu)架47
圖表：目錄分類信息結(jié)構(gòu)鄰接列表模型數(shù)據(jù)示例表50
圖表：知識(shí)目錄分類基本情況表50
圖表：目錄分類擴(kuò)展屬性表51
圖表：企業(yè)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)構(gòu)架53
圖表：企業(yè)成果數(shù)據(jù)庫(kù)表54
圖表：企業(yè)專家數(shù)據(jù)庫(kù)表56
圖表：用戶問題數(shù)據(jù)庫(kù)表57
圖表：企業(yè)經(jīng)驗(yàn)交流數(shù)據(jù)庫(kù)表58
圖表：包裝設(shè)計(jì)任務(wù)本體模型65
圖表：包裝設(shè)計(jì)知識(shí)本體模型66
圖表：設(shè)計(jì)人員本體模型67
圖表：紙箱的強(qiáng)度設(shè)計(jì)知識(shí)本體模型67
圖表：紙箱的強(qiáng)度設(shè)計(jì)知識(shí)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)69
圖表：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)及變量信息69
圖表：“緩沖設(shè)計(jì)”知識(shí)節(jié)點(diǎn)條件概率分布（1）70
圖表：“強(qiáng)度設(shè)計(jì)”節(jié)點(diǎn)條件概率分布（2）70
圖表：設(shè)計(jì)知識(shí)節(jié)點(diǎn)后驗(yàn)概率分布（3） 71
圖表：專家系統(tǒng)的概念結(jié)構(gòu)75
圖表：專家系統(tǒng)的理想結(jié)構(gòu)77
圖表：專家系統(tǒng)的實(shí)際結(jié)構(gòu)示例78
圖表：地質(zhì)圖件繪制智能輔助系統(tǒng)結(jié)構(gòu)78
圖表：專家系統(tǒng)的客戶(機(jī))/服務(wù)器結(jié)構(gòu)及瀏覽器/服務(wù)器結(jié)構(gòu) 79
圖表：黑板結(jié)構(gòu)80
圖表：基于規(guī)則的專家系統(tǒng)的工作模型81
圖表：基于規(guī)則的專家系統(tǒng)的機(jī)構(gòu)82
圖表：基于框架專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)83
圖表：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)84
圖表：大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)所涉及的復(fù)雜因素88
圖表：大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)抽象90
圖表：研究者apacheflink提出的分析維度和研究現(xiàn)狀91
圖表：spark系統(tǒng)研究者提出的分析維度和研究現(xiàn)狀 91
圖表：octopus（大章魚）軟件系統(tǒng)框架 106
圖表：基于r語(yǔ)言和octopus的跨平臺(tái)統(tǒng)一大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng) 109
圖表：基于octopus和常規(guī)r語(yǔ)言的linearregresssion算法代碼比較110
圖表：知識(shí)圖譜的技術(shù)架構(gòu)114
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