基于本体的特征知识库研究

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基于本体的特征知识库研究

基于本体的特征知识库研究论文关键词:领域本体特征知识库特征技术

论文摘要:使用特征类、特征对象来对零件特征进行表示,从而建立起一种新的概念化特征知识库。

1 本体和领域本体

1.1本体

本体(Ontology)是共享概念模型明确的形式化规范说明。本体可以分为4种类型:领域本体(Domain Ontology)、通用本体(Generic Ontology)、应用本体(Application On-tology)和表示本体(Representational Ontology)。领域本体(Domain-Specific Ontology)是对学科概念的一种描述,描述了学科中的概念、概念的属性、概念间的关系以及属性和关系的约束。

领域本体形式化描述为:OM={O,C,R,S},O表示本体集,C表示概念集,R表示关系集,S表示规则集。概念网模型形式化描述为:CM={0,C,AIBIP,R,S},O表示本体,C 表示概念集,AIBIP表示属性集或方法集或性质集,R表示关系集,s表示约束规则集。

领域本体的表示形式采用框架表示。领域本体框架结构是由字符串Defontology 后跟<概念>本体、一对花括号组成。本体框架内容是概念的属性、关系和约束规则。概念的属性可以是多个,属性取值约束条件是对属性含义的约束,如时间、范围等,是可选项。概念的关系也可以是多个,约束规则是对概念的属性、关系的细节性约束。注释也是可选项。领域本体框架结构如下:Defontology<概念>本体{属性:属性名1

:属性取值约束条件

:注释属性:属性名1

:属性取值约束条件

:注释关系:关系名1

:关系性质

:注释关系:关系名2

:关系性质 2 特征概念本体

2.1特征概念本体

为在知识库中描述特征,需要对特征进行关系描述。特征类是关于特征的描述,特征对象是特征类的一个实例。

特征类之间、特征对象之间、特征类与特征对象之间有如下几种关系:

2.1.1 Instance-of实例关系

Instance-of实例关系:特征对象e与所属的特征类c的关系。记作I(e,C)。实例关系反映不同逻辑层次上特征实体概念之间的连接,没有自反性、对称性和传递性。推理规则:①性质继承:I(e,C)HasProperty(C,P)→HasProperty(e,P);②属性继承:I(e,c)HasAttribute(c,A)→HasAttribute(e,A):③行为继

(完整word版)知识库建设方案

恒信知识库建设方案说明书一、知识库的定义企业知识库是企业中各种形式的知识按照一定的知识表示方法集中存放的数据库，是一个完整的知识管理解决方案的重要组成部分，具有强大的知识集成、分类、存储、发布、决策支持等功能。这些知识不仅包括企业的宏观发展规划、企业文化等，也包含微观的各个部门的一切知识内容，如:培训资料、学习资料、客户资料、市场资料等等很多方面，同时与领域相关的理论知识、事实数据、市场动态新闻等知识，都在其内容之内。二、知识库的作用知识库积累了企业职员的知识、经验、创意、办事方法方式、技能，使其他职员有相同事件时有所参考，从而增强团队整体解决问题的能力，通过资料汇总快速查询的方式提高工作效率，为客户解决问题提供方便快捷的方法，提升公司的形象。通过知识的积累，使一般工作标准化，增强公司稳定性，减少人员流动带来的损失，通过理论常识的传播，建立学习型组织。二、建立知识库的背景随着公司规模的扩大和信息化的深入发展，公司内部的信息数据日益剧增，而这些信息都将是公司极其重要的资产和财富，必须进行妥善保护和管理，一旦丢失，损失惨重。公司目前各部门、区域在工作中，都积累了不少工作经验或工作标准，甚至都有各自部门工作的使用手册、制度等规范性文件，但都没有形成一个系统性的管理和归档，也没有共享给公司其他部门学习或借鉴。为此公司特建立知识库，将已有的资料、文档、课件等知识收集起来，整理后归档到知识库里。对知识进行有效得管理和合理利用，帮助公司有效储存一些"隐性"的重要知识内容（如:管理层的一些培训、重要发言等制作成的视频），使得显性的知识更易形成结构、体系，便于随时调用或再次利用，体现知识的延续性。后续管理员再对知识库进行不断的更新、完善，使得知识库能够保持良性循环使用，帮助到更多的员工成长，真正体

电子运维知识库管理系统建设方案

目录 1. 概述 ...................................................... 错误!未定义书签。 . 建设背景 ............................................ 错误!未定义书签。 . 建设原则 ............................................ 错误!未定义书签。 . 建设内容 ............................................ 错误!未定义书签。 2. 系统体系结构 .............................................. 错误!未定义书签。 3. 系统功能 .................................................. 错误!未定义书签。 . 现有知识库功能....................................... 错误!未定义书签。知识维护....................................... 错误!未定义书签。知识审核....................................... 错误!未定义书签。知识发布....................................... 错误!未定义书签。模板维护....................................... 错误!未定义书签。知识检索....................................... 错误!未定义书签。公告管理....................................... 错误!未定义书签。 . 新增数据节点说明..................................... 错误!未定义书签。项目管理知识库................................. 错误!未定义书签。专家服务知识库................................. 错误!未定义书签。技术资料知识库................................. 错误!未定义书签。故障案例知识库................................. 错误!未定义书签。技术经验知识库................................. 错误!未定义书签。 . 搜索引擎改造说明..................................... 错误!未定义书签。 . 新增接口 ............................................ 错误!未定义书签。总部EOMS故障工单转入接口...................... 错误!未定义书签。省EOMS系统故障案例库导入接口.................. 错误!未定义书签。知识库查询接口................................. 错误!未定义书签。专业类型自动检索接口........................... 错误!未定义书签。 4. 系统软硬件平台方案......................................... 错误!未定义书签。 . 系统现状 ............................................ 错误!未定义书签。服务器部署及网络拓扑........................... 错误!未定义书签。设备部署....................................... 错误!未定义书签。

中医药领域本体研究概述

中医药领域本体研究概述【关键词】本体构建；中医药；综述本体(Ontology)自20世纪90年代引入计算机人工智能领域后,在计算机及相关领域迅速形成一个研究热点。作为一种能在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具,将在人工智能、知识工程、图书情报等领域具有重要的作用和广阔的应用前景。笔者从中医药领域本体构建、基于本体的中医药语言系统和应用系统三方面对中医药本体研究进行概述,并结合发展现状对其进行展望。 1 本体与本体构建 1.1 本体的概念本体是源于哲学的一个概念,原指对世界上客观存在物的系统描述,即存在论,后衍生到语言、信息、知识系统等领域,被定义为“概念化的明确的规范说明”。目前,关于本体的定义有很多种说法,但不外有两层含义：一是哲学领域的存在,是本体论的研究对象；二是延伸到特定领域之中,指某套概念及其相互之间关系的形式化表达,包括概念化、规范化、形式化和共享4个特征[1]。从本体的内涵上看,综合不同学者的认识,本体大都被认为是信息、知识的底层构架工具,用于组织较高层次的知识抽象,是领域知识概念化、形式化的说明,也可以是特定领域内“人机交流”的语义基础,即提供概念与概念之间关系的共识。按照领域依赖程度,本体可以分为顶层、领域、任务和应用本体4类；按照主题可分为知识表示本体、通用本体、领域本体、术语本体和任务本体。中医药本体主要用于描述中医领域知识的专门本体,是专业性本体,一般属于领域本体和知识表示本体。 1.2 本体构建工具与描述语言在本体构建方面,一是利用已有的叙词表或术语词典进行改造；二是利用现有信息和领域专家从头做起,而以后者较常用。目前已经得到公认的方法包括Bemeras法(KACTUS法)、SENSUS法、“骨架”法、企业建模法(TOVE法)、Methontology法等。Gruber[2]于1995年提出了本体构建的五条规则(明确性和客观性、完全性、一致性、最大单调可扩展性、最小承诺),但本体工程构建方法尚处于相对不成熟阶段。本体的构建工具也有很多,包括protégé、WebOnto、Ontolingua、OntoEdit、Ontosaurus、OntoEdit、IBM Ontology Management System等,其中,protégé 是斯坦福大学开发的使用较为广泛的构建工具之一,目前已有4.0版本。

OWL本体知识库的面向对象表示

Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2018, 7(3), 132-141 Published Online June 2018 in Hans. https://www.360docs.net/doc/d317809790.html,/journal/sea https://https://www.360docs.net/doc/d317809790.html,/10.12677/sea.2018.73015 Object-Oriented Representation for OWL Ontology Knowledge Base Shaohua Zhang, Yingzhong Zhang School of Mechanical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning Received: Apr. 26th, 2018; accepted: May 8th, 2018; published: May 15th, 2018 Abstract Ontology technologies can better represent the knowledge implied in various terms and concepts in a structured, computable and shared form. The ontology based knowledge representation me-thod has been widely used in many fields. In view of the lack of efficient OWL (Web Ontology Lan-guage, OWL) ontology knowledge processing and integration tools in the engineering information processing, based on the study of the knowledge representation framework, language syntax and document structure based on the OWL ontology, an object-oriented OWL ontology knowledge base representation model is proposed and designed. A method based on XML document parsing plat-form to parse the OWL documents in a RDF/XML format is implemented, which can convert the OWL ontology knowledge base into an object oriented ontology knowledge base. The presented work lays a foundation for the subsequent engineering semantic information reasoning and knowledge retrieval service. Keywords Ontology, OWL, Knowledge Representation, Knowledge Base, Object-Oriented OWL本体知识库的面向对象表示张少华，张应中大连理工大学，机械工程学院，辽宁大连收稿日期：2018年4月26日；录用日期：2018年5月8日；发布日期：2018年5月15日摘要本体技术能更好地以一种结构化的、可计算和可共享的形式表示各种术语、概念所隐含的知识，基于本

知识库建设方案

恒信知识库建设方案说明书、知识库的定义企业知识库是企业中各种形式的知识按照一定的知识表示方法集中存放的数据库，个完整的知识管理解决方案的重要组成部分，具有强大的知识集成、分类、存储、发布、决策支持等功能。这些知识不仅包括企业的宏观发展规划、企业文化等，也包含微观的各个部门的一切知识内容，如:培训资料、学习资料、客户资料、市场资料等等很多方面，同时与领域相关的理论知识、事实数据、市场动态新闻等知识，都在其内容之内。二、知识库的作用知识库积累了企业职员的知识、经验、创意、办事方法方式、技能，使其他职员有相同事件时有所参考，从而增强团队整体解决问题的能力，通过资料汇总快速查询的方式提高工作效率，为客户解决问题提供方便快捷的方法，提升公司的形象。通过知识的积累，使一般工作标准化，增强公司稳定性，减少人员流动带来的损失，通过理论常识的传播，建立学习型组织。、建立知识库的背景随着公司规模的扩大和信息化的深入发展，公司内部的信息数据日益剧增，而这些信息都将是公司极其重要的资产和财富，必须进行妥善保护和管理，一旦丢失，损失惨重。公司目前各部门、区域在工作中，都积累了不少工作经验或工作标准，甚至都有各自部门工作的使用手册、制度等规范性文件，但都没有形成一个系统性的管理和归档，也没有共享给公司其他部门学习或借鉴。为此公司特建立知识库，将已有的资料、文档、课件等知识收集起来，整理后归档到知识库里。对知识进行有效得管理和合理利用，帮助公司有效储存一些 "隐性"的重要知识内容（如:管理层的一些培训、重要发言等制作成的视频），使得显性的知识更易形成结构、体系，便于随时调用或再次利用，体现知识的延续性。后续管理员再对知识库进行不断的更新、完善，使得知识库能够保持良性循环使用，帮助到更多的员工成长，真正体

知识与知识库系统

知识管理与知识库系统 1.知识管理随着计算机科学技术的发展，以计算机为工具的信息处理技术经历了数值计算阶段和数据处理阶段之后，已经进入了知识管理与处理的阶段，也就是说，计算机可以像人类一样具有创造性思维的能力，即智能。这意味着计算机信息社会进入了一个知识信息处理的新时代，而知识库技术将使计算机应用系统拥有更多的智能。作为一种管理行为，知识管理历史悠久。知识经济将是继农业经济和工业经济以后的又一种新的社会经济形态。知识不仅是与传统生产要素并列的一种资源，而且是当今唯一有意义的特殊资源，知识首次以一种无形的形式作为经济基础出现在人类发展的进程中。 1.1 知识管理的发展

知识作为一种组织资产的重要性在80年代中期已经被人们意识到知识管理一词正式出现于1989年，这一年为了给知识管理工作提供相应的技术支持，美国一家公司联合会实行了一项管理资产的实验项目，与知识管理相关的一些文章开始出现于一些知名杂志，如《斯隆管理评论》、《哈佛商业评论》、《组织科学》等 1991年野中郁次郎和组内广隆出版了名著《知识创造型公司：日本公司如何建立创新动力机制》标志着知识管理的产生。 1.2 知识经济时代企业的核心竞争力 IDC研究报告显示，员工做的90%的所谓创新工作都是重复的，因为这些知识已经存在。另一份报告显示，员工的1/3时间用在了寻找某些他们永远没有找到的信息上。有72%的员工认为自己所在的企业没有把公司不同地方的知识很好的相互复用，也没有实现知识的整合，形成了“知识孤岛”。

由此看来，如何优化流程将员工宝贵的工作时间能够直接运用于协作顾客或解决问题的创造价值的活动上，对营造企业竞争优势非常重要。 1.3 知识管理的定义知识管理就是运用信息化技术手段将人与知识充分结合，并且创造知识分享的文化，以加速员工学习、创造及应用知识，提升组织的核心能力，核心为人、组织和技术，简称HOT 。 1.4 为什么需要知识管理 1）外部环境压力 ●全球化、快速化、动态化的激烈市场竞争压力 ●知识成为21世纪的主要经济资源 2）竞争与生存的需求 ●知识利用可以产生竞争上的差异化，并使竞争对手难以模仿 ●知识会影响企业机会把握、响应速度和产品上市时间等最重要的企业生存能力 3）知识的经济价值性 1.5 知识管理的实现方法 1）知识管理理念、方法的导入

DBpedia知识库本体分析

DBpedia知识库本体分析 [摘要]在现有的语义网项目架构中，基于关联数据形式的知识库项目往往处于整个语义网络的核心，如何对于这些知识库的知识内容进行组织、储存和查找就成为了决定整个语义网络运行效率的关键因素。在目前的关联数据知识库项目中，DBpedia是较为典型且成熟的一个，DBpedia网站使用本体的方法来对其条目内容进行组织和存储，本文旨在通过对DBpedia 现有本体结构的分析来说明知识库的本体结构对于知识库的组织、存储和查找有着怎样的影响，并试图从该例中分析归纳得出类似网站知识库内容的本体构建的一般要点。 [关键词]DBpedia 关联数据本体本体构建 1．概述及相关简介 1998年，WWW网络的发明者Berners-Lee提出了语义网的概念。这一概念的核心在于致力提高万维网络及其互联的资源的可用性和有效性，使得下一代的互联网更加智能和高效，能够有效处理目前网络中的大量信息内容。这一概念和其具体的技术实现几经波折，从一开始的基于本体的构想到2006年Berners-Lee提出的关联数据概念，在目前的语义网构想中，关联数据成为了其技术实现的核心概念。关联数据是一种推荐的最佳实践，用来在与以往中使用URI和RDF发布、分享、连接各类数据、信息和只是，发布和部署实例数据和类数据，从而通过HTTP协议解释并获取这些数据同时强调数据的相互关联、相互联系以及有益于人际理解的语境信息。在目前的具体实践中，数据往往以RDF文件的形式发布到互联网络上，存储在关联数据知识库中。而大多数需要使用这些关联数据的网站可以直接从在线关联数据知识库的数据接口获取RDF文件并提取其中的相关信息反馈给用户，从而实现信息和数据的跨网站共享。从上面不难看出，在线关联数据知识库在当前的关联数据语义网构想中占据着核心位置。 DBpedia就是这样一个在线关联数据知识库项目。它从维基百科的词条中抽取结构化数据，以提供更准确和直接的维基百科搜索，并在其他数据集和维基百科之间创建连接，并进一步将这些数据以关联数据的形式发布到互联网上，提供给需要这些关联数据的在线网络应用、社交网站或者其他在线关联数据知识库。同时，与一些同时期的关联数据知识库项目不同，DBpedia提供的关联数据知识内容并不受限于某一较小的专业或学科领域，到2012年为止，DBpedia知识库项目已有超过3640000个条目，这些条目涉及人名、地名、音乐专辑、电影、组织、种族等等多个类目。在大数量和宽范围的前提下，DBpedia知识库的条目组织就成为决定其运行效率的关键因素。DBpedia知识库以构建本体的形式对条目进行组织，起到了一定的效果。本体一词是指对客观世界存在的事物的系统描述，在信息科学的领域中，1991年Neches 等人最早给出的定义是：给出构成相关领域词汇的基本术语和关系，以及利用这些术语和关系构成，规定这些词汇外延规则。1993年Gruber将其定义表述为“概念模型的明确的规范说明”。1997年Borst进一步完善了该本体的定义，表述为“共享概念模型的形式化规范说

农作物病虫害防治知识库构建研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/d317809790.html, 农作物病虫害防治知识库构建研究作者：李红艳来源：《农家科技》2019年第12期摘要：随着现代信息技术的快速发展，各行各业对大数据的支持力度也在显著增加，为了能够促进我国农作物病虫害防治的整体水平，必须要积极构建完善的病虫害防治知识库体系，进而快速发现问题解决问题。本文通过对农作物病虫害防治，知识库的构建策略进行深入探究，明确知识库的具体构建方式，保证为农业病虫害防治工作做出重要的参考依据。关键词：农作物;病虫害防治;知识库;构建运用人工智能技术和计算机技术，结合农业专家的相关知识经验以及数据模型，能够对农业病虫害的发展发生特点进行全面的分析，并且通过智能化的处理，为农业病虫害防治工作提供准确的参考依据。在互联网技术快速发展的过程中，通过构建农业专家体系，可以从互联网中快速获取相关知识，保证病虫害防治知识库体系的内容更加的全面，提高了与用户的互动性和有效性，为用户选择农药提供重要的参考依据。由于当前我国农药使用缺乏科学指导，很容易引发资源浪费甚至环境污染等问题，不利于农业的可持续发展，而通过农作物病虫害防治知识库体系，可以通过生物防治、化学防治、物理防治等多种手段相结合，促进病虫害防治的整体水平全面提升。一、农作物病虫害防治知识库的重要分类在农作物病虫害防治知识库体系构建的过程中，最主要的就是包括知识库管理系统，数据库以及知识获取模块和用户模块等相关的功能其中知识库作为系统的核心部分能够存储原理知识，经验知识以及事实资料等，对专家系统提供重要的参考。在病虫害防治知识库体系设计时，最主要的就是保证整个体系功能优良，易于拓展，可以保证知识库体系及时更新。对农作物病虫害防治知识库体系构建最主要的知识应该包括农药类型选择，知识用药时机知识、喷施药器械知识以及药效评估知识。农药类型的选择知识可以为广大农民朋友准确辨别病虫害防治的具体用药，且起到良好的治疗效果，因为目前我国的农药都存在一定的局限性导致部分农药对某些病虫具有非常好的防治效果，但是对其他的病虫害防治效果不足，这样就很容易导致乱用药的问题，严重影响了病虫害的防治水平。许多农民朋友缺乏农药使用的相关常识，没有能够正确的控制温度、湿度、光照等自然条件，严重影响了药效的发挥，用药时机知识体系主要包括农药的使用时机，只有正确掌握病虫害的发病规律，选择最佳的治疗时机才能够根治，通过对昆虫日常活动生理特点进行存储，掌握害虫的活动规律，能够在一天的时间内分别释放不同的药物，起到最有效的防治效果，增强农药的整体利用质量，减少农药的施药次数。

行业知识库平台解决方案

XX公司行业知识库平台解决方案重点行业信息化知识库及服务体系构造

1 概要行业发起建设行业知识库平台可对整个行业起到的促进作用如下： ? 推动大企业向高端咨询转型。 ? 引导中小企业向专业化服务转型。 ? 加强行业用户与软件企业的战略合作。 ? 拓展行业应用市场, 抵制国外对手占据高端应用，扩大市场份额。 ? 优化行业结构，提升软件行业发展速度。行业信息化知识库，是指软件企业在服务于行业信息化建设过程中所积累的行业关键知识、实施经验、软件构件重用等的总称。行业知识库的内容包括以下内容：图表 1 行业知识库参考模型行业知识库系统是一个复杂而庞大的系统，随着时代的进步而不断发展和创新，不同时期存在不同的情况、业务模式和不同的操作方法，在应用过程中又不断发现问题，不断加以改进和完善。所有这些过程、模式和业逻辑，都需要行业知识作为基础架构进行支撑，通过行业信息化知识库行业信息化全景图行业业务模型行业数据模型行业解决方案行业解决方案仿真系统行业领域构件行业标准行业法规法律行业分析报告

面向知识的架构（SOA）提升行业信息化整体应用水平。 2 项目特点行业知识库包括两大部分，即行业知识库体系以及行业知识库本身。前者是知识库理论基础，其文档系统可以概括为： 1. 知识体系。行业的知识与分类、行业标准法规文件、行业业务模型、行业数据模型、行业信息系统的构件、行业案例、行业分析报告和信息资源定义等 2. 技术体系。行业总体解决方案、行业技术框架、系统需求分析、硬件网络环境、系统概要设计、系统详细设计、系统测试报告、行业系统软件源码、构件软件和构件实体等 3. 服务体系。产业链全程服务体系、服务组织机构、服务规则规章、服务方式方法、服务技术支撑框架、售前售中售后条例等。知识库本身是知识库解决方案的实现，包括知识库开发平台和知识库应用平台。XX公司知识库开发平台采用SOA架构，以服务方式提供知识构件。在知识应用平台上构件作为服务与知识库解决方案、业务模型、数据模型等知识一样进行注册等维护管理。行业知识库建设将改变传统的生产经营模式，通过实施行业整个供应链的一体化管理，实现以市场为导向优化资源配置、提高效率、降低成本、提升效益的目标；把信息化融入到行业、企业的实际工作中，全面落实依法行政、依法管理、依法经营，运用信息化开展技术创新、管理创新和制度创新，建立全面准确量化的管理体系，实现管理从定性向定量、由静态向动态、由事后向实时的转变，提升行业生产经营管理水平，提高应对国际竞争环境的能力。 XX公司在行业知识库开发上从知识体系建设和技术体系建设出发，采用两个建设并进的策略进行。在知识体系建设上，首先对目标行业进行全业务梳理，摸清目标行业的家底，调查、收集和整理行业相关的法律法规、标准文件，按照元数据的标准进行编目和归类，生成可以管理和操作的知识元素库。同时在技术体系上，构建以SOA架构为基础的知识库技术平台，参照业务梳理的成果，按照知识库的知识组织思路，在新架构下支撑对老系统的升级改造和新业务的构件开发。

知识库设计方案库1.doc

知识库设计方案库1 鞍山项目知识库设计本项目包括几种不同类型的知识库： 1）工程算例知识库，该知识库主要由准确的计算参数构成，可用于数量化的案例库，也可用作神经网络训练数据库工程计算实例知识库所列字段： 1矿山名称、2工程名称、3所在采矿工程位置（如上盘、下盘等）、4工程分区特点、5地质模型图、6计算剖面图、7计算表示的开采状态（如XX年终了状态）、14岩性与岩体结构、18岩体质量（RMR 或者Q值）8边坡坡度、9边坡高度、10岩体平均重度、11滑面内摩擦角、12滑面粘聚力、13孔隙水压比、、16弹性模量、17泊松比、18渗透系数、19最大地震烈度、20爆破荷载、21破坏模式、22工程加固措施、23计算安全系数、24稳定状态判定、25稳定性分析方法备注：该库存放针对鞍钢千山矿采场不同分区所开展的稳定性分析所得计算结果，尤其是敏感性分析结果。在提供上述参数外，对算例的实际工程背景进行介绍，同时尽可能多地提供各种参数变化的计算结果，即提供敏感性分析的计算结果。推理模式为案例匹配、神经网络推理 2）设计实例知识库，利用已有工程设计结果形成的知识库， 1矿山名称、2工程名称、3计算表示的开采状态（如XX 年终了状

态）、4所在采矿工程位置（如上盘、下盘等）、24边坡设计日期、25方案实施日期, 3岩性与岩体结构、14岩体质量（RMR 或者Q值）、5地质模型图、6计算剖面图、 7边坡坡度、8边坡高度、9岩体平均重度、10滑面内摩擦角、11滑面粘聚力、22安全系数、23稳定状态、12孔隙水压比、115弹性模量、16泊松比、17渗透系数、18最大地震烈度、19爆破荷载、20破坏模式、21工程加固措施、备注：该库存放已经完成的工程设计实例，推理模式为案例匹配、 3）边坡破坏实例知识库工程实例名称、地理位置、边坡高度、边坡角、地形，岩性、岩体结构、岩体质量等级（岩体质量{单轴抗压强度、RQD值、节理间距、节理特征、节理地下水}、断层节理对破坏影响、边坡破坏模式、破坏原因、稳定性状态、治理措施、灾害结果{机械设备、人员损失等}气候因素（日最大降雨量、温度）、其他因素（地震、人为因素）备注：该库存放已经发生破坏的实例，各字段可以为定量，可谓定性描述，采用推理模式为检索、关联、相似等。 4）边坡破坏模式知识库，经验知识，形式为产生式规则，建立方式为专家经验、或根据专业文献相关章节抽取知识

基于本体化知识模型的知识库构建模式研究

基于本体化知识模型的知识库构建模式研究袁磊1张浩2陈静3陆剑峰1 1(同济大学CIMS中心，上海2(0092) 2(上海电力学院，上海200092) 3(华东师范大学地理系，上海200062) 【摘要】在研究了知识模型及知识库相关理论和技术的基础上，结合本体论，提出了一种基于本体的知识模型，并从领域知识推理、方法知识和任务知识三个角度给出了本体化知识模型基于BNF范式的表达式;基于所建立的本体化知识模型，在对知识进行可拓性分析的基础上，提出了一种知识库结构模式，对于知识模型与知识库的匹配问题进行了讨论，并在理论研究的基础上，给出了利用SQL Server数据库系统建立的知识库示例。【关键词】本体；知识模型；知识库；设计模式；知识工程 1引言对于知识的研究与探索，人类自始至终从未停止过，直至人类进入信息化社会并正在向知识化社会迈进的过程中，人类通过计算机的应用才开始真正把知识从概念跃升到知识科学。知识工程便是一门新兴的关于知识获取、表示和推理，以及用一种特定形式把知识表示为计算机可操作对象的科学。其研究的目标是挖掘和抽取人类知识，这也使得计算机具有了人类的一定智能。知识工程是在20世纪70年代后期，从构建专家系统、基于知识的系统和知识密集型的信息系统的技术发展而来的。Guus Schreiber认为"知识工程是一种建模活动，模型是对现实的某一部分进行的一种有目的的抽象。建模是对知识的少数几个方面建立一种好的描述，而忽略其他方面"。因此，知识工程领域最主要的研究内容是知识表示以及基于此的知识应用。知识模型本身是一个阐述"知识一密集型信息一处理任务结构"的工具。一个应用的知识模型可提供应用所需的数据和知识结构的规范说明。

关于IT企业知识库构建方案的研究

关于IT企业知识库构建方案的研究 1摘要分享、沟通、行动是将知识转化为成果的关键知识通过有效的全员管理，最终将变成生产力知识生命周期目录 2企业调控运维现状 1 调控运维人员不足，一人多岗、兼职现象严重，造成员工疲于解决问题，不能深入分析问题根源，难以预防问题再次发生。 2 技术瓶颈，目前大部分基于个人对问题进行定位，不能快速对问题进行精确分析。 3 软硬件的关联度不断提高，问题分析难度加大，需要各业务部门之间的密切配合，技术与业务的相互协作，但目前多数情况各部门仍单线作战，孤立运维。 4 工作中缺乏一体化管理理念，资源不能实现共享。 3知识库管理战略定位 3.1建设愿景

3.2目标 3.2.1短期目标 3.2.2长期战略目标 4知识库管理蓝图规划 5知识库管理功能分解 5.1知识点涵盖 1 企业调度运维服务相关的制度、流程 2 针对不同事件和问题的解决方案 3 企业调度运维管理过程中产生的变更申请、测试方案、技术方案等 4 技术参考资料，如网络拓扑图等

5.2.1知识采集与支撑系统之一信息运维系统高度集成，针对信息运维系统内，实现流程相关类知识在流程中自动收集，非流程类知识通过建立共享的文化促进知识的分享与应用，如开设咨询窗口等。对于信息运维系统以外的知识，可设计便捷收集工具，如浏览器插件等，在浏览网页时可直接选取内容发布至知识库系统。 5.2.2流程管理知识发布、知识流审核 5.2.3内容仓库内容仓库的建立拟采用JCR（Java内容仓库）规范标准，其提供了一套Java平台上的标准内容仓库API。易用性、移植性、扩展性。内容管理上使用树状节点模型存储内容数据，并基于此模型提供如访问粒度控制、版本控制、内容事件、全文检索和过滤等内容服务。后端数据存储可以是文件系统、WebDAV仓库、XML 支持的系统以及SQL数据库。开发导入导出功能以实现后端内容和JCR实现之间无缝切换。同时预留简单直观的接口应用于各种现有的内容仓库上。 5.2.4模板管理 5.2.5问题管理将问题管理分为三步处理：挖掘问题、表达问题、解决问题。挖掘问题包括发现问题、分析问题、界定问题，解决问题包括制定解决方案、实施解决方案和跟踪反馈，表达问题不作为独立环节操作，而是体现和融入到挖掘问题和解决问题之中。

知识库系统

企业知识管理系统产品白皮书
2009.5
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目录
概述
知识库系统
系统简介
系统规划
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随着企业组织机构和人员的增加，以及业务领域的拓展，使得随之产生的大量文档、业务数据等知识元素，分散的沉淀在各个系统之中
越来越多的知识停留在纸质的沉淀和分散在各个系统中，知识搜索和共享非常困难
知识分散度
前端客户服务人员无知识库系统支撑，业务营销和服务解释口径不统一
人员数量
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面对呈几何级数增长的大量电子数据信息，企业往往容易走入误区，利用搜索引擎技术，为企业提供信息查询，满足企业内部的信息检索
我们应该更多考虑，如何调整散布在各处的知识片段，如何将知识与人进行自动关联，如何打破人与人之间的沟通界限，形成具有企业自身业务需求特点的知识平台
搜索引擎
知识平台
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知识工程中的知识库、本体与专家系统①

知识工程中的知识库、本体与专家系统① 魏圆圆1, 钱平2, 王儒敬1, 王雪1 1(中国科学院合肥智能机械研究所, 合肥230031) 2(中国农业科学院农业信息研究所, 北京100081) 摘要: 随着语义Web思想的兴起, 对专家系统的互操作性和共享性也提出了更高的要求, 对新型知识表示方式和新型知识系统的研究是大势所趋. 本体作为共享概念模型的明确的形式化规范说明, 为不同系统之间的互操作提供了基本的框架, 是解决共享和互操作问题的有效的方法. 一些初学者对知识库、本体以及专家系统的概念产生了各种疑惑, 根据笔者的理解与实践, 对知识工程中的本体、知识库以及专家系统做出较系统的比较分析,对这几个术语做一个澄清. 关键词: 知识库; 本体; 专家系统; 知识表示 Knowledge Base, Ontology and Expert System in Knowledge Engineering WEI Yuan-Yuan1, QIAN Ping2, WANG Ru-Jing1, WANG Xue1 1(Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031, China) 2(Agricultural Information Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China) Abstract: With the development of the Semantic Web, the interoperability and sharing of expert system were put for- ward more advanced requests. The researches for new knowledge representation and knowledge base systems are im- portant trend. As a formal, explicit specification of a shared conceptualization, ontologies provide frames for inte- roperability between different systems and can solve the sharing and interoperability problem effectively. There were a variety of doubts in some beginners’ mind with the concepts of knowledge base, ontology and expert system. Based on the author's understanding and practice, the systematic comparative analysis between knowledge base, ontology and expert system in the domain of knowledge engineering were proposed in this paper, in order to make these terms less confused and more clearly comprehensible. Key words: knowledge base; ontology; expert system; knowledge representation 作为构建语义Web的基础, 本体论的研究及其应用是目前国内外非常关注的研究热点, 成为一个新的研究领域. 近年来, 本体的开发逐渐从人工智能实验室走向领域专家的桌面上. 本体的应用从网站的分类系统(比如Yahoo!)到网络产品销售的分门别类(比如https://www.360docs.net/doc/d317809790.html,), 在互联网上的应用逐渐普及[1]. 某些学者将本体看作是构造知识库的一种途径, 另一些学者认为本体是知识库的重要组成部分[2,3], 此外还有专家将本体视为在不同平台间进行互操作处理的关键技术. 上世纪90年代, 随着本体定义的提出, 知识工程领域在建立知识库的方法上也产生了一种革命性思想, 即有关本体工程和构建本体知识库的思想[2]. 同时, 随着并行与分布式处理、语义Web等新思想与技术的引入, 对专家系统的互操作性和共享性也提出了更高的要求, 对新型知识表示方式和新型知识系统的研究是大势所趋. 本体作为共享概念模型的明确的形式化规范说明, 为不同系统之间的互操作提供了基本的框架, 是解决共享和互操作问题的有效的方法. 因此, 当初研究专家系统的专家学者都对本体产生了兴趣, ①基金项目:国家自然科学基金(31171456);中国科学院知识创新工程青年人才领域专项前沿项目收稿时间:2012-02-09;收到修改稿时间:2012-03-25

知识库构建前沿

知识库构建前沿：自动和半自动知识提取编者按：在过去几十年，人们曾尝试采用直接编辑知识、利用大众智慧、自动或半自动知识抽取三类方法来构建知识库。随着时代发展，直接编辑知识由于受时间和经济成本的约束，这种方式很难实现大规模知识库的构建。而利用大众智慧是指利用互联网众包机制，过于依赖激励机制将降低知识库运行稳定性。微软亚洲研究院主管研究员史树明在本文中重点讨论第三类方法——自动或半自动知识抽取，其基本思想是设计自动或半自动的算法，从现有的（自然语言）文档中提取知识。这个过程又被称为信息提取，定义为从非结构化和半结构化文本中提取结构化信息。微软亚洲研究院主管研究员史树明正如动物依靠对环境和食物的认知来维持生存、人类依靠知识和技能来扮演社会

角色一样，计算机应用程序和系统也依赖特定的“知识”来完成特定的功能。近些年，包括互联网搜索系统、自动导航系统、自动问答系统、机器翻译系统、语音识别系统等在内的智能系统取得了巨大进展，其背后是更深、更广、更新和更加准确的知识库的构建和使用。人类通过五官来获取知识，并通过语言和文字来实现知识的交流、共享和传承，由此建立起人类庞大的知识体系。然而，这些丰富的知识并不能够被计算机系统自然而直接地使用，原因在于当前的计算机程序远未达到理解自然语言和洞悉人类智慧的程度和水平（甚至不少人怀疑这一天能否到来）。而我们又确实需要计算机系统能够具备一些知识，以便在不威胁到人类生存的前提下帮助人类完成一些“高级”任务。因此，我们的目标便自然地设定为以合理的代价构建一个尽可能丰富、准确和与时俱进的知识库。在过去几十年，人们曾尝试采用直接编辑知识、利用大众智慧、自动或半自动知识抽取三类方法来构建知识库。直接编辑知识是指知识编辑人员把自己头脑中的知识写成计算机能够处理的格式，例如把“狗是一种动物”写成“IsA（狗，动物）”。在这种情况下，知识的编辑工作通常由从事知识库构建的研发人员或者数据标定人员来完成。受时间和经济成本的约束，这种方式很难实现大规模知识库的构建。利用大众智慧是指利用互联网众包机制，把知识编辑工作交给成千上万的互联网志愿者大军，知识库Freebase的维护就依赖于这种机制。众包的核心是设计合理的激励机制，使互联网用户利用业余时间向知识库贡献一些信息。本文重点讨论第三类方法——自

本体理论与领域本体的构建

第二章本体理论与领域本体的构建 2.1 本体理论 2.1.1 本体的基本概念本体论（Ontology）的概念最初起源于哲学领域，是形而上学理论研究的一个分支，与认识论相对。认识论研究人类知识的本质和来源，即研究主观认知，而本体论研究的则是客观存在。Ontology一方面研究存在的本质，另一方面研究客体对象的理论定义，即整个现实世界的基本特征。现在哲学领域较多翻译为“本体论”。经过多年的演进，到今天，经过人们对“本体”这一概念的重新理解和定位，本体的理论与方法早已被信息领域采用，用于知识的组织、表示、共享和重用。本体在计算机学科的使用可以追溯到上个世纪80年代，Alxenader在1986年发表的文章被视为本体在计算机领域获得不同于哲学领域的新的研究的起点。随后Ontolgoy在人工智能领域界获得稳步的发展，并被逐渐赋予了新的含义[8-9]。1991年，在人工智能领域，Neches等人最早给出Ontology定义，Neches认为[10]“An ontology defines the basic terms and relations comprising the vocabulary of a topic area,as well as the rules for combining termsand relations to define extensions to the vocabulary.”即“一个本体给出构成相关领域词汇的基本术语和关系，以及利用这些术语和关系构成的规则定义这些词汇的外延规则。”本体定义了组成主题领域的词汇表的基本术语及其关系，以及结合这些术语和关系来定义词汇表外延的规则[11]。1993年美国斯坦福大学知识系统实验室(Knowledge System Laborary，简称KSL)的Gruber给出了本体在信息科学领域被广泛接受的定义：“An ontology is an explicit specification of a conceptualization”[12]。即“本体是概念化的明确的规范化说明”。这也是最著名并被引用最为广泛的定义。1995年Guarino和Giaretta 将本体定义为[13]“本体是概念化的明确部分的说明一种逻辑语言的模型。”这个定义与Gruber的理解有异曲同工之妙。随后在1997年W.N.Borst对Gruber的定义进行了引申，提出了“本体是共享概念模型的形式化规范说明”，以及1998年J.Studer的“本体是共享概念模型的明确的形式化的规范说明”。本体的定义随着时间的推移也在进行着不断的变化发展，为明确起见，现将本体发展史中较有代表性的定义列表如下：表2.1 本体发展史中的定义列表时间/提出人定义 1991/Neches 一个本体给出构成相关领域词汇的基本术语和关系，以及利用这些术语和关系构成的规