出版日期 2024年1月 報(bào)告頁(yè)碼 152頁(yè) 圖表數(shù)量 61個(gè) 中文印刷 17500元 　 中文電子 17500元 中文兩版 18000元 　 英文印刷 8000元 　 英文電子 8000元 　 英文兩版 8500元

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第一章 知識(shí)工程發(fā)展概況

第一節(jié) 知識(shí)工程的發(fā)展歷史

第二節(jié) 數(shù)據(jù)處理與研究方法

第三節(jié) 知識(shí)工程研究的演進(jìn)脈絡(luò)

一、時(shí)間分布

二、學(xué)科滲透

三、作者分布

四、機(jī)構(gòu)分布

第四節(jié) 知識(shí)工程研究的主題分布

第五節(jié) 知識(shí)工程研究的發(fā)展趨勢(shì)

第六節(jié) 發(fā)展總結(jié)

第二章 知識(shí)工程之知識(shí)表示

第一節(jié) 知識(shí)表示概述

一、表示學(xué)習(xí)的基本概念

二、表示學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)

三、知識(shí)表示學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用

四、知識(shí)表示學(xué)習(xí)的主要優(yōu)點(diǎn)

第二節(jié) 知識(shí)表示學(xué)習(xí)的主要方法

一、距離模型

二、單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

三、能量模型

四、雙線性模型

五、張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

六、矩陣分解模型

七、翻譯模型

八、其他模型

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

一、復(fù)雜關(guān)系建模

二、多源信息融合

三、關(guān)建路徑建模

第四節(jié) 知識(shí)表示學(xué)習(xí)未來研究方向展望

一、面向不同知識(shí)類型的知識(shí)表示學(xué)習(xí)

二、多源信息融合的知識(shí)表示學(xué)習(xí)

三、考慮復(fù)雜推理模式的知識(shí)表示學(xué)習(xí)

四、其他研究方向

第三章 知識(shí)工程之?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)

第一節(jié) 智庫(kù)知識(shí)庫(kù)的概述

第二節(jié) 智庫(kù)知識(shí)庫(kù)的建設(shè)案例

一、rand知識(shí)庫(kù)建設(shè)

二、swp知識(shí)庫(kù)建設(shè)

三、rand和swp兩者比較

第三節(jié) 智庫(kù)知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建要求

第四節(jié) 智庫(kù)知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建流程

一、明確項(xiàng)目的知識(shí)需求

二、信息資源的收集獲取

三、信息資源的知識(shí)組織

四、智庫(kù)知識(shí)庫(kù)服務(wù)提供

第五節(jié) 智庫(kù)知識(shí)庫(kù)的聯(lián)盟化策略探討

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)

一、系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則

二、數(shù)據(jù)庫(kù)建模方法

第七節(jié) 企業(yè)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

一、系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

二、系統(tǒng)的應(yīng)用

第四章 知識(shí)工程之知識(shí)推理

第一節(jié) 基于本體的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)知識(shí)推理概述

第二節(jié) 建立本體設(shè)計(jì)知識(shí)模型

第三節(jié) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)知識(shí)推理

第四節(jié) 實(shí)例驗(yàn)證

第五節(jié) 總結(jié)

第五章 知識(shí)工程之專家系統(tǒng)

第一節(jié) 概述

第二節(jié) 專家系統(tǒng)的類型

第三節(jié) 專家系統(tǒng)的構(gòu)造

第四節(jié) 專家系統(tǒng)的模型

一、基于規(guī)則的專家系統(tǒng)

二、基于框架的專家系統(tǒng)

三、基于模型的專家系統(tǒng)

四、新型專家系統(tǒng)

第六章 知識(shí)工程之大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)

第一節(jié) 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究背景

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

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

第四節(jié) 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的分類

第五節(jié) 典型大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)方法和系統(tǒng)介紹

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)

第七節(jié) 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)總結(jié)

第七章 知識(shí)工程之知識(shí)圖譜

第一節(jié) 知識(shí)圖譜的定義與架構(gòu)

一、知識(shí)圖譜的定義

二、知識(shí)圖譜的架構(gòu)

第二節(jié) 知識(shí)圖譜的構(gòu)建技術(shù)

一、信息抽取

二、知識(shí)融合

三、知識(shí)加工

四、知識(shí)更新

第三節(jié) 跨語言知識(shí)圖譜的構(gòu)建

一、跨語言知識(shí)抽取

二、跨語言知識(shí)鏈接

第四節(jié) 知識(shí)圖譜的應(yīng)用

第五節(jié) 問題與挑戰(zhàn)

第六節(jié) 總結(jié)

第八章 知識(shí)工程未來發(fā)展方向

第一節(jié) 知識(shí)工程的典型應(yīng)用

一、在工業(yè)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

二、在機(jī)械產(chǎn)品參數(shù)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

三、在工藝決策方面的應(yīng)用

第二節(jié) 知識(shí)工程在教育領(lǐng)域的應(yīng)用

第三節(jié) 知識(shí)工程的新興應(yīng)用領(lǐng)域

一、在電子政務(wù)中的應(yīng)用

二、在電子商務(wù)中的應(yīng)用

三、在虛擬企業(yè)中的應(yīng)用

四、本體與知識(shí)共享

第四節(jié) 知識(shí)工程技術(shù)發(fā)展方向

圖表目錄

圖表：現(xiàn)實(shí)世界與內(nèi)隱世界的特點(diǎn)

圖表：張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

圖表：transe模型

圖表：復(fù)雜關(guān)系示例

圖表：transh模型

圖表：transr模型

圖表：transd模型

圖表：傳統(tǒng)模型和transa模型比較

圖表：傳統(tǒng)模型與transg模型比較

圖表：kg2e模型

圖表：dkrl（cbow）模型1

圖表：dkrl（cnn）模型2

圖表：ptranse模型

圖表：知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建模型

圖表：智庫(kù)知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建流程

圖表：系統(tǒng)的體系構(gòu)架

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

圖表：知識(shí)目錄分類基本情況表

圖表：目錄分類擴(kuò)展屬性表

圖表：企業(yè)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)構(gòu)架

圖表：企業(yè)成果數(shù)據(jù)庫(kù)表

圖表：企業(yè)專家數(shù)據(jù)庫(kù)表

圖表：用戶問題數(shù)據(jù)庫(kù)表

圖表：企業(yè)經(jīng)驗(yàn)交流數(shù)據(jù)庫(kù)表

圖表：包裝設(shè)計(jì)任務(wù)本體模型

圖表：包裝設(shè)計(jì)知識(shí)本體模型

圖表：設(shè)計(jì)人員本體模型

圖表：紙箱的強(qiáng)度設(shè)計(jì)知識(shí)本體模型

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)

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

圖表：“緩沖設(shè)計(jì)”知識(shí)節(jié)點(diǎn)條件概率分布（1）

圖表：“強(qiáng)度設(shè)計(jì)”節(jié)點(diǎn)條件概率分布（2）

圖表：設(shè)計(jì)知識(shí)節(jié)點(diǎn)后驗(yàn)概率分布（3）

圖表：專家系統(tǒng)的概念結(jié)構(gòu)

圖表：專家系統(tǒng)的理想結(jié)構(gòu)

圖表：專家系統(tǒng)的實(shí)際結(jié)構(gòu)示例

圖表：地質(zhì)圖件繪制智能輔助系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

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)

圖表：黑板結(jié)構(gòu)

圖表：基于規(guī)則的專家系統(tǒng)的工作模型

圖表：基于規(guī)則的專家系統(tǒng)的機(jī)構(gòu)

圖表：基于框架專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

圖表：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

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

圖表：大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)抽象

圖表：研究者apacheflink提出的分析維度和研究現(xiàn)狀

圖表：spark系統(tǒng)研究者提出的分析維度和研究現(xiàn)狀

圖表：octopus（大章魚）軟件系統(tǒng)框架

圖表：基于r語言和octopus的跨平臺(tái)統(tǒng)一大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)

圖表：基于octopus和常規(guī)r語言的linearregresssion算法代碼比較

圖表：知識(shí)圖譜的技術(shù)架構(gòu)