知识工程与知识管理
第一讲-知识工程与知识管理
1969年，成立了国际人工智能联合会议（ International Joint Conferences on Artificial Intelligence-IJCAI）。
这一阶段的特点： 重视了知识，开始了专家系统的研究，使人工智 能走向实用化。
4．人工智能的主要研究领域
F.Hayes－Roth总结人工智能的主要研究领域为三大方面： 自然语言处理；视觉和机器人学；知识工程。
（1） 自然语言处理：语音的识别与合成，自然语言的理解和
（2） 机器人学：从操纵型、自动型转向智能型。在重、难、 险、害等工作领域中推广使用机器人。日本在机器人研究中 走在前列，我国机器人研究在发展：如国防科技大学的两足 步行机器人和哈尔滨工业大学的焊接机器人等。
（2）实际知识系统的开发研究
实际知识系统的开发强调建造知识系统过程中的 实际技术问题，它以知识系统的实用化和商品化 为最终目标。
研究内容有：实用知识获取技术，知识系统体系 结构，实用知识表示方法和知识库结构，实用推 理和解释技术，实用知识库管理技术，知识系统 调试、分析与评价技术，知识系统的硬件环境等 。
1969年Minsky和Papert在“感知机（Perceptron）”一书中证明了 感知机不适合于非线性样本而使神经网络走向低潮。
1967年，J.D.Baglay首次提出了“遗传算法”这一术语和 选择、交叉和变异操作的概念。
1975年，J.H.Holland提出的模式理论为遗传算法奠定了 理论基础。
造专家系统的一门工程性学科。 知识工程的目标：构造高性能的知识系统，专家系
统只是知识系统的一种类型。
知识工程的定义具体为： 知识工程是以知识为处理对象，研究知识系统的知
01知识工程与知识管理
知识工程的涵义
何谓知识工程
知识工程有关的技术系统：
•专家系统：模拟人类专家的问题求解过程，解决那些只有专家才 能解决的专门问题。 •知识库系统：对人类的知识进行存贮、加工、管理，并根据需要 对知识进行处理和共享应用。 •决策支持系统：利用模型和知识，通过模拟和推理等手段，为人 类的活动进行辅助决策。 •自然语言理解： 理解人类的自然语言，以实现人和计算机之间 语言的直接通信，实现自然语言检索。
知识库技术 ： 广义知识库(知识仓库)包括:传统意义的知识库和存储知识内 容的数据仓库
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知识工程的涵义
知识工程的过程
知识 提供者/专家
决策者 定义知识策略Байду номын сангаас启动知识开发项目 方便的进行知识的分布
知识工程师/分析 员
项目管理人员
抽取知识
管理
验证
抽取知识请求
发送分析模型
使用 知识用户
知识系统（软件）
发展现状
知识的表示方面： 在20世纪80年代早期，知识库系统--->各种形式化的知识表示 方法的研究。 知识表示(Knowledge Representation KR) 是指知识符号化并传给计算机的过程。 就其形式而言，知识表示就是用于组织求解某问题所需知识 的数据结构。因而，同一知识可以有不同的表示形式，但不 同的表示形式可能产生不同的效果。 知识表示是AI和知识工程中的一个核心研究领域，是知识库 系统中有效表示知识、运用知识和管理知识的关键之一。
设计实现
管理
知识系统（软件）开发人员
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内容大纲
知识工程的涵义 知识管理领域的发展现状 知识管理的研究主题及研究方法 课程结构
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知识管理领域的发展现状
知识工程与知识管理（第二版）
知识工程与知识管理（第二版）第1章知识工程与知识管理综述1．1 知识工程与人工智能1．1．1 知识工程概念1．1．2 人工智能概念和发展过程1．1．3 知识系统的结构和知识工程的基础1．2 知识工程的核心问题1．2．1 知识概念与逻辑推理1．2．2 知识表示与知识推理1．2．3 知识获取1．3 知识管理与知识工程1．3．1 知识管理综述1．3．2 信息管理与知识管理1．3．3 知识工程与知识产业1．3．4 知识工程和知识管理相互促进习题1第2章专家系统及其开发2．1 专家系统综述2．1．1 专家系统概念2．1．2 专家系统结构和原理2．1．3 专家系统的应用与困难2．2 产生式规则专家系统2．2．1 产生式规则知识与推理2．2．2 不确定性推理2．2．3 解释机制和事实数据库2．2．4 产生式规则知识推理简例2．3 元知识与两级推理2．3．1 元知识概念2．3．2 元知识分类2．3．3 领域知识和元知识的两级推理2．3．4 元知识的应用2．4 专家系统的黑板结构2．4．1 基本原理2．4．2 HEARSAY-Ⅱ语言识别系统2．4．3 医疗诊断专家系统2．5 专家系统开发与实例2．5．1 专家系统的开发2．5．2 专家系统工具2．5．3 单推理树形式的专家系统2．5．4 多推理树形式的专家系统习题2第3章决策支持系统与商务智能3．1 决策支持系统与智能决策支持系统3．1．1 决策支持系统与商务智能综述3．1．2 决策资源与决策支持3．1．3 模型实验与模型组合方案3．1．4 智能决策支持系统的设计与开发3．1．5 决策支持系统实例3．2 网络环境的决策支持系统3．2．1 网络环境的决策支持系统概述3．2．2 网络环境的智能决策支持系统3．2．3 基于客户/服务器的决策支持系统开发平台3．2．4 基于客户/服务器的决策支持系统实例3．3 商务智能——基于数据仓库的决策支持系统3．3．1 商务智能概述3．3．2 数据仓库与联机分析处理3．3．3 基于数据仓库的决策支持系统3．3．4 商务智能实例习题3第4章计算智能的仿生技术4．1 神经计算4．1．1 人工神经网络4．1．2 反向传播模型BP4．1．3 反向传播模型实例分析4．1．4 神经元网络专家系统4．2 模糊计算4．2．1 模糊集合及其运算4．2．2 模糊推理4．2．3 模糊规则的计算公式4．2．4 模糊推理方法的比较4．3 遗传算法4．3．1 遗传算法原理4．3．2 优化模型的遗传算法求解4．3．3 基于遗传算法的分类学习系统4．4 人工生命4．4．1 人工生命概述4．4．2 人工生命的研究内容和方法4．4．3 人工生命实例4．4．4 人工生命的实验系统习题4第5章机器学习与数据挖掘5．1 机器学习与数据挖掘综述5．1．1 机器学习概述5．1．2 机器学习分类5．1．3 知识发现与数据挖掘综述5．1．4 数据浓缩与知识表示5．2 基于信息论的归纳学习方法5．2．1 基于互信息的ID3方法5．2．2 基于信息增益率的C4．5方法5．2．3 基于信道容量的IBLE方法5．3 基于集合论的归纳学习方法5．3．1 粗糙集方法5．3．2 关联规则挖掘习题5第6章公式发现与变换规则的挖掘6．1 公式发现6．1．1 公式发现综述6．1．2 物理化学定律发现系统BACON 6．1．3 经验公式发现系统FDD6．2 变换规则的知识挖掘6．2．1 适应变化环境的变换和变换规则6．2．2 变换规则知识挖掘的理论基础6．2．3 变换规则的知识推理6．2．4 变换规则链的知识挖掘6．2．5 适应变化环境的变换规则元知识习题6第7章知识管理与知识创造7．1 知识经济与知识管理7．1．1 知识经济与知识管理的形成7．1．2 知识管理基本原理7．1．3 知识管理与学习型组织7．2 知识创造7．2．1 知识创造模型7．2．2 知识创造典范——开源软件7．3 大数据与关联知识7．3．1 从数据到决策的大数据时代7．3．2 大数据型科学研究新范式7．3．3 从关联分析中创造新知识7．3．4 大数据的决策支持习题7第8章计算机进化规律的发掘8．1 计算机软件进化规律的发掘8．1．1 数值计算的进化8．1．2 计算机程序的进化8．1．3 数据存储的进化8．1．4 知识推理的进化8．1．5 软件进化规律8．2 计算机硬件进化规律的发掘8．2．1 计算机硬件的理论基础8．2．2 计算机的体系结构8．2．3 计算机硬件的进化8．2．4 计算机硬件进化规律8．3 计算机网络进化规律的发掘8．3．1 计算机网络的进化8．3．2 计算机网络的进化规律8．4 计算机技术发展趋势8．4．1 计算机软件发展趋势8．4．2 计算机硬件与网络的发展趋势习题8附录A 部分思考题参考答案附录B 部分计算题答案参考文献。
浅谈知识工程中知识管理
浅谈知识工程中知识管理摘要：本文简述了知识、知识获取和知识管理等知识工程基本要素，说明了企业对知识进行管理和运用具有重要意义。
关键词：知识、知识工程、知识获取、知识管理Abstract：This paper described the basic elements of knowledge engineering，such as knowledge acquisition and knowledge management，show that it is of great significance for enterprises to manage and apply knowledge.Key Words：knowledge；knowledge engineering；knowledge acquisition；knowledge management一、引言知识是指人类认识的成果或结晶，是通过学习、实践或探索所获得的认识、判断或技能。
知识分两种：显性知识和隐性知识。
以文字、符号、图形等方式表述的知识可以称为显性知识，包括技术方案、计算机源程序等；隐性知识存在于人的大脑中，未被显性知识表述的知识，包括技能、经验、诀窍等。
作为企业无形资产的知识，在企业发展中起着重要的作用，企业知识管理的目标应该是把有价值的个体知识转变为组织内可共享的知识，整合组织内的知识资源，实现公司知识资源的运用及技术实现，推动企业的创新发展。
二、知识工程的基本概念2.1从知识管理到知识工程知识管理包括知识的表示、获取、创造及其应用。
通过程序编程来实现对问题的求解、通过知识库获取新的知识和新的结论、不同专业领域内问题及其实现方法和技术就构成了知识工程。
知识工程正在扩大为一门将计算机技术、数据库技术、网络技术和人工智能技术结合起来的综合性学科，主要研究知识获取、知识维护、知识使用、知识传播的理论方法和技术，以及运用这些理论方法和技术在各行业实际系统，即基于知识的系统中解决实际问题。
知识管理和知识工程技术在航空工业中的研究及应用
知识管理和知识工程技术在航空工业中的研究及应用
航空科研型号的研制是一项复杂的系统工程,需要大量工程技术人员通过高度复杂的研制流程和认知过程改造;只有通过知识工程建设现代研发体系、提升核心竞争力的需要。
知识工程能够促进知识积累和传承、提升人员能力的需要,实现知识资源高效利用、适应整体信息化建设规划的需要,实现知识融入研发流程、突破传统知识管理瓶颈的需要,同时促进知识应用和创新、支持技术预研和型号研制的需要,所以开展知识工程是航空研究院所迫在眉睫的需求。
本次论文的研究目的就是从实际管理成效出发,探索当前航空工业企业知识工程理论,并分析这些管理理论存在的问题,以及在具体的管理实施中的应用策略。
本次论文的研究目标任务是结合具体的案例研究,为航空工业企业知识管理的模式提供借鉴,确保航空工业企业管理融入知识工程内容。
本次论文的研究内容包括五个基本方面:第一方面,对航空工业企业知识工程的背景、目的及意义进行了整理分析。
第二部分,整理了知识工程理论。
第三部分,进行了航空企业知识工程案例分析。
第四部分,对航空企业的知识工程进行了问题分析。
第五部分,提出了航空工业企业知识工程的若干建议。
知识工程与知识管理二版ppt-第6章(4)
该方法是通过条件属性集Ei 与决策属性集Yj 之间的上下近似关系来获取知识。为此要 建立一个求解两集合Ei 和Yj 之间上下近似 关系的算子Aupdow 。
（1）Aupdow（Ei ，Yj）算子的计算过程
1) 求条件属性集C中的等价类Ei ; 求结论属性集D中的等价类Yj ; 求Ei 和Yj 之间的交，分别有三种情况: ① Ei∩Yj＝Ei ； ② Ei∩Yj ≠Ei（≠Ø）； ③ Ei∩Yj＝Ø
O j f ( wij xi j )
i
（2）输出结点的减变换T将样本输出结点的计算值与实际值进行相减， 得到误差即： i i
T (o) o j t j i
j
（3）网络权值的变换Tw：
Tw (wij ) wij
(k ) ( k 1)
该变换的计算公式为：
wij
( k 1)
习题 10
wij
(k )
j xi
（4）阈值的变换T：
T ( j )
该变换的计算公式为：
j
( k 1)
j
(k )
j
（5）判别函数值的变换Tk：
TK（Ki）= Ki+1
3.神经网络学会样本的变换规则元知识
TIO T TW T TK
变换规则元知识高度概括了粗糙集获取知识的本质。
6.2.5.3 专家系统的变换规则元知识
专家系统中的元知识主要用来对专家系统运行的 控制，用变换规则知识来表示控制专家系统运 行的元知识是很合适的。 专家系统一般采用逆向推理，它运行控制的元知 识主要包括： 指定目标开始推理；捡查当前变量是否处于推理 树的叶结点，若是则进行提问；提问回答符合 要求时，推理进行回朔；提问回答不符合要求 时，继续提问；目标求出值后，仃止推理或转 向另一推理树的目标等。
智能制造之知识管理与知识工程体系
智能制造之知识管理与知识工程体系依据精益研发三维模型，知识（资源）是研发体系的重要维度，由五个层次构成：实物、数据、信息、智能和智慧[1]。
研发体系中知识积累和应用的层次决定了研发的智慧程度。
知识层次越高，研发智慧程度越高。
普通企业研发所用知识的层次通常是实物、数据和信息层面。
先进企业开始使用智能化知识，即将知识标准化和数字化改造之后，形成可自动运行、推理、判断和决策的知识。
可以预测，在未来工业4.0时代，基于大数据的智慧级知识将普遍应用，那时的研发将步入智慧研发时代。
[1]知识管理学术界提出DIKW（Data-Information-Knowledge-Wisdom，数据一信息一知识一智慧）模型。
出于工程实用考虑，并吸收知识工程的研究成果，本书将此模型进行发展，在底层增加“实物”，将“知识”更替为“智能”。
一、知识管理困局当前，在中国科技人才结构中，20世纪80年代毕业的大学生占比是13%，90年代毕业的大学生占比是17%，2000年以后毕业的大学生占70%。
80年代、90年代的大学生多数已经进入领导和管理岗位，所以当前在一线的技术人员中绝大多数是不足30岁的年轻人，这对中国企业来说不能不说是个严峻的问题。
因此在“十三五”期间，知识工程成为一项国家战略。
中国企业很多都曾经进行过知识管理工作，但是仍然没有走出困局：①无知识，知识梳理遇到问题，知识过于泛泛，资深员工不知如何把知识共享出来，甚至意识不到自己有知识；②弱知识，由于知识的梳理和挖掘存在问题，所以软件中的知识与工作的关系往往较弱，仅为闲来消遣之用；③死知识，当遇到问题时，设计人员通过搜索方式来寻找知识，要么搜索出太多的无关知识，要么搜索出来的知识很少，难以支持研发工作。
爱因斯坦说，问题永远不会在它发生的那个层面解决。
我们将知识管理、业务流程、人工智能等学科相融合，形成了由三个层次构成的知识工程体系，如图1所示。
知识工程体系的着眼点在于产品研发能力和质量的提升。
知识工程方法在知识管理中的简单应用
知识工程方法在知识管理中的简单应用江 伟1,2(1.武汉大学计算机学院,湖北武汉430071;2.武汉科技大学城市学院,湖北武汉430083)摘 要:知识管理是利用信息科技来取得、储存和散播知识的过程。
随着知识成为企业组织主要的竞争优势,知识管理的研究逐渐地受到重视并且被广泛使用在不同的应用领域。
提出了一个知识工程方法,以系统化的方式来达成知识管理之目标,包括有知识模型、知识储存、知识查询3个部分。
关键词:知识管理;知识模型;知识储存;知识查询中图分类号:TP301 文献标识码:A 文章编号:167227800(2010)03200232020 引言知识管理是利用信息科技来取得、储存和散播知识的过程,是用于提高组织的知识基础设施水平的框架和工具包,其目的是帮助某人在适当的时间用合适的方法得到正确的知识。
目前有许多知识管理领域的专家学者从各种不同的角度来探讨知识管理系统,包括以设计的观点、以信息科技的观点、以管理的观点、及以人工智能的观点等。
这些专家学者从各个角度提出了许多目前知识管理系统所遭遇的难题与挑战,我们可将这些问题归纳如下:①没有系统化的方法来统一配置知识管理的各项程序;②能同时表达说明性知识与过程性知识,并提供知识管理和知识推理的能力;③知识管理系统能具备更新的能力、学习能力、规则归纳能力,因为现实中的知识是不断改变与创新的;④信息量特别巨大的情况会让知识工程师不容易找到真正所需的知识,因此提供语意基础的抽取机制以及可推理的知识表示方法;⑤知识工程师之间对所要处理的问题与知识有基本的共同的了解与认识,才能共享知识与操作。
为了解决这些知识管理中存在的问题,本文将阐述一种知识工程方法,以系统化的方式来完成知识管理的目标,其中包括知识模型、知识储存与知识查询3个部分。
首先,使用一套知识模型的方法来组织所需要的知识,并使用一致的知识表示法来表示各种不同类型的知识;其次,利用概念图储存相应的知识模型,通过工具自动地转换成CL IPS 程序语言并提供操作和执行的能力;最后,提供简单的具有语意基础的知识查询语言系统,让用户可以十分方便地查询所需要的知识并进行应用。
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知识工程与知识管理
第一章知识工程与知识管理概述
一、知识工程
1.知识工程概念
知识工程是以知识为处理对象，研究知识系统的知识表示、处理和应用的方法和开发工具的学科。
主要研究知识获取、知识表示、推理策略和开发方法及环境，是人工智能、知识库、数理逻辑、认知科学和心理学等多学科交叉发展的结果。
知识系统包括专家系统、知识库系统、智能决策系统等。
专家系统是利用专家知识解决特定领域问题的计算机程序系统。
知识库系统是把知识以一定的结构存入计算机，进行知识的管理和问题的求解，实现知识的共享。
智能决策系统是智能化决策支持系统，由数据库、模型库、知识库、人机交互等组成的系统，为解决半结构化决策问题，提高科学决策水平。
2．知识工程研究内容
（1）基础研究
包括知识工程中的基本理论和方法的研究。
如知识的本质、分类、结构、效用、表示方法、获取和学习方法等。
（2）实际知识系统的开发研究
强调建造知识系统过程中的实际技术问题，以知识系统的实用化和商品化为目标，研究实用知识获取技术、知识系统体系结构、实用知识表示方法和知识库结构，实用推理和解释技术，使用知识库管理技术，知识系统调试、分析与评价技术，知识系统的硬件环境等。
（3）知识工程环境研究
主要为实际系统的开发提供一些良好的工具和手段。