智能制造中的知识工程--聚文网

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内容简介

本书是作者对所从事的科研工作及为哈尔滨工业大学机电工程学院研究生讲授数字化设计中的“知识工程”课程讲义内容的整理，重点对知识工程中的知识表达、知识挖掘和知识融合的相关理论、方法及其应用进行了阐述。全书共分8章，主要分为三大部分：知识表达方法、知识挖掘方法和知识融合方法。知识表达重点面向逻辑结构形式、业务流程和语义向量三个方面开展表达方法研究；知识挖掘主要研究模糊知识挖掘和知识迁移方法；知识融合则分别对采用传统证据理论和较为新颖的图论方法进行知识融合开展研究。本书对从事机械工程与人工智能领域研究的研究生或科研院所的科技人员有很好的借鉴意义，各个层面的读者均可参考使用。

第1章面向逻辑结构的知识表达方法
1．1基于谓词的知识表达方法
1．2基于框架的知识表达方法
本章参考文献
第2章面向业务流程的模块知识表达方法
2．1模块化知识概述
2．2基于模块的知识表达方法
2．3基于模板的知识表达方法
本章参考文献
第3章基于向量空间的文本知识表达方法
3．1基于词向量空间的文本知识表达方法
3．2基于实体超平面和关系超平面知识图谱嵌入
3．3基于卷积神经网络的句子向量表达方法
3．4基于词向量的文本聚类实例
本章参考文献
第4章基于模糊理论的知识挖掘方法
4．1模糊基本理论
4．2高斯混合模型
4．3基于云模型的多分类方法
4．4基于高斯混合模型的知识挖掘方法
4．5基于过程模糊规则的隐含知识挖掘方法
4．6基于动态混合规则网络的隐含知识挖掘方法
4．7基于概念格的知识挖掘方法
本章参考文献
第5章基于贝叶斯理论的知识挖掘方法
5．1贝叶斯公式
5．2贝叶斯分类器
5．3贝叶斯网络
5．4半结构化文本的分类与挖掘
本章参考文献
第6章迁移学习方法及其应用
6．1迁移学习方法
6．2基于深度迁移学习的工业故障检测方法
6．3小样本条件下基于迁移学习的民航发动机气路故障诊断方法
本章参考文献
第7章基于D-S证据理论的知识融合方法
7．1经典D-S证据理论
7．2基于距离的分类支持度模型建立
7．3样本分类支持度计算
7．4基于D-S证据理论的高维多模式分类方法
本章参考文献
第8章基于知识图谱的知识融合方法
8．1基于编辑距离定义相似度
8．2基于结构相似度
本章参考文献
名词索引
附录部分彩图

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