制造知识的表示及其度量方法的研究
知识表示方法ppt
(3) 状态空间方法:就是一个表示该问题全部可能状态及其关 系得图,它包含三种说明得集合,即三元状态(S,F,G)。S:所有 可能得问题初始状态集合;F:操作符集合;G:目标状态集合。
状态空间法
❖ 状态空间法举例:下棋、迷宫及各种游戏。
❖ 问题归约(Problem Reduction)
✓ 就是另外一种基于状态空间得问题描述与求解方法 ✓ 已知问题得描述,通过一系列变换把此问题变为一个子问题
集合 ✓ 这些子问题得解可以直接得到(本原问题),从而解决了初始
问题
问题归约法
❖ 问题归约法得组成部分 ✓ 一个初始问题描述; ✓ 一套把问题变换为子问题得操作符; ✓ 一套本原问题描述。(本原问题:不能再分解或变换且 直接可解得子问题)
知识得划分
✓ 按知识得层次:
表层知识:描述客观事物得现象得知识。例如:感性、事实性知 识
深层知识:描述客观事物本质、内涵等得知识。例如:理论知识
✓ 按知识得确定性:
确定性知识:可以说明其真值为真或为假得知识 不确定性知识:包括不精确、模糊、不完备知识 不精确:知识本身有真假,但由于认识水平限制却不能肯定知识
知识得概念
❖ 知识、信息、数据及其关系
✓ 数据:就是信息得载体,本身无确切含义。如:水得温度就是 100℃,木头得长度就是2米,大楼得高度就是100层……
✓ 信息:就是数据得关联,赋予数据特定得含义,仅可理解为描述 性知识。数据就是没有联系得,孤立得,只有当数据用来描述 一个客观事物与客观事物得关系,形成有逻辑得数据流,她们 才能被称为信息。
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论知识表示
论知识表示作者:马创新来源:《现代情报》2014年第03期基金项目:本文系江苏高校重点研究基地重大项目“先秦文献词汇知识挖掘”(项目编号:2010JDXM023)的研究成果之一。
作者简介:马创新(1980-),男,博士研究生,研究方向:知识组织与计算语言学。
·理论探索·〔摘要〕知识必须具有适当的表示形式才能便于使用,为了探索适合于人类和计算机使用的知识表示方法,文章首先分析了知识表示的完整过程,探讨知识表示的方法体系,然后介绍了几种主要的知识表示方法,并且构建了知识表示方法的评价框架,利用该框架从认知层面、本体层面和实现层面对几种主要的知识表示方法进行考察。
〔关键词〕知识表示;方法;体系;比较研究DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2014.03.005〔中图分类号〕TP311〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821(2014)03-0021-04The Research of Knowledge RepresentationMa Chuangxin(College of Liberal Arts,Nanjing Normal University,Nanjing 210097,China)〔Abstract〕Knowledge must have appropriate representation as to facilitate the use of human and computer.In order to explore the methods of knowledge representation suitable for humans and computers,this article first analysed the complete process of knowledge representation and discussed the methodology of knowledge representation.Then it introduced several main methods of knowledge representation.And it built a knowledge representation framework for evaluation,and estimated several main methods of knowledge representation from the cognitive level,the ontology level and the implementation level by the framework.〔Keywords〕knowledge representation;method;system;comparative study知识表示是知识组织的基础和前提,知识重组、知识聚类、知识存检、知识编辑、知识布局和知识监控等其他知识组织方式都要建立在知识表示的基础上[1]。
第二章 知识表示方法(1)
第二章知识表示方法人类的智能活动主要是获得并运用知识。
知识是智能的基础,为了使计算机具有智能,能模拟人类的智能行为,就必须使它具有知识。
但人类的知识需要用适当的模式表示出来,才能存储到计算机中并能够被运用第一节知识与知识表示的概念●什么是知识数据与信息➢数据和信息这两个概念是不可以分开的,它们是有关联的。
➢数据:用一组符号及其组合表示的信息称为数据,泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示。
例:27.6 53 ABCD 黎明➢数据和信息之间的关系⏹数据是信息的载体和表示,信息是数据在特定场合下的具体含义,即信息是数据的语义。
⏹如:6个人(6是个数据,人是一种信息) 6本书(6是个数据,书是一种信息)⏹对同一个数据,它在某一场合下可能表示这样一个信息,但在另一场合下却表示另一个信息。
知识➢知识:是把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。
⏹知识是人们在长期的生活及社会实践中、科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验,人们把实践中获得的信息关联在一起,就获得了知识。
信息之间有多种关联形式,最常见的且便于计算机利用的一种表达形式为:”如果……,那么……” 或”如果……,则……”,它反映了信息间的某种因果关系。
例如把“大雁向南飞”与“冬天就要来临了”这两个信息关联在一起,就得到了如下一条知识:如果大雁向南飞,则冬天就要来临了。
➢不同事物或者相同事物间的不同关系形成了不同的知识。
例如,“雪是白色的”是一条知识,它反映了“雪”与“颜色”之间的一种关系。
又如“如果头痛且流涕,则有可能患了感冒”是一条知识,它反映了“头痛且流涕”与“可能患了感冒”之间的一种因果关系。
知识的特性1、相对正确性知识是否正确是有前提条件的如:1+1=2,但是它是在十进制前提下才是正确的2、不确定性⏹例如:甲有一头秀发,乙是两鬓如霜。
您认为甲一定是青年人,乙就是老年人吗?不能完全确定,因为相反的事例是很多的。
比如:当年的白毛女并不是老人,而现在的老人有一头黑发并不足奇。
人工智能在智能制造中的知识表示与推理研究
人工智能在智能制造中的知识表示与推理研究智能制造是指基于人工智能技术实现的智能化生产制造系统。
在智能制造中,知识表示与推理是核心要素之一,它们为智能制造系统的决策和推理提供支持。
本文将介绍人工智能在智能制造中的知识表示与推理研究。
一、知识表示知识表示是将领域知识转化为计算机可处理的形式,以便进行推理和决策。
在智能制造中,知识表示需要充分考虑生产制造领域的特点,如工艺流程、设备参数等。
目前,常用的知识表示方法包括逻辑表示、本体表示和图模型表示等。
逻辑表示是一种基于逻辑语言的知识表示方法,常用的有一阶逻辑和描述逻辑等。
通过逻辑表示,可以将领域知识转化为一系列的逻辑公式,以进行逻辑推理和推断。
逻辑表示具有形式化、精确性强的优点,能够准确地表达领域知识。
本体表示是一种基于本体论的知识表示方法,常用的有OWL和RDF等。
本体表示可以将领域知识组织为一种形式化的本体结构,其中包含实体、关系和属性等。
本体表示能够充分利用本体的推理能力,提供更加丰富的知识表达和推理功能。
图模型表示是一种基于图形结构的知识表示方法,常用的有贝叶斯网络和马尔可夫网络等。
图模型表示可以将领域知识表示为一张有向图或无向图,其中节点表示实体或变量,边表示实体之间的关系或变量之间的依赖。
图模型表示能够有效地处理不确定性和复杂性问题。
二、推理方法推理是基于已有知识进行推断和决策的过程,在智能制造中起着重要的作用。
常用的推理方法包括基于规则的推理、基于逻辑的推理和基于概率的推理等。
基于规则的推理是一种基于规则库进行推断的方法,常用的有产生式规则和逆向推理等。
基于规则的推理通过匹配规则库中的规则,推导出新的事实或结论。
规则库中的规则可以由领域专家提供,也可以通过机器学习方法自动生成。
基于逻辑的推理是一种基于逻辑关系进行推断的方法,常用的有前向推理和后向推理等。
基于逻辑的推理通过逻辑公式之间的推理规则,推导出新的逻辑公式。
逻辑推理具有精确性强、形式化程度高等优点,在智能制造中得到广泛应用。
机械制造工艺学知识点总结(含名词解释)
机械制造工艺学知识点总结(含名词解释)Made by Lucy绪论机械:是利用其几何形状实现力与运动方面的性能/功能要求的产品.制造:将原材料加工成为可供使用的物品、获得产品的过程.机械制造:用机械的方法制造机械产品.关键是获得几何形状和位置。
目的:T --时间,效率Q——质量C--成本S—-服务E--环保第一章机械制造过程生产过程:从确定生产需求之后,到得到产品的过程。
包括产品开发过程、产品制造过程和产品销售过程。
到现在,生产过程扩充到服务。
制造过程:直接把原材料和毛坯转换为成品的过程.包括毛坯制造、机械加工工艺、装配、热及表面处理、检验过程.制造过程“三流”:能量流、物质流、信息流.机械加工工艺过程:用切削加工的方法,直接改变工件几何形状及表面机械物理性能的过程。
简称工艺过程.工序:一个(或同时加工的一组)工件,在一个工作地,由一个(或相互协作的多个)工人所连续完成的工艺过程。
安装:如果在一个工序中需要对工件进行几次装夹,则每次装夹下完成的那部分工序内容成为一个安装.工位:在工件的一次安装中,通过分度装置,使工件相对于机床床身变换加工位置,则把每一个加工位置上的安装内装内容称为工位。
工步:加工表面,切削刀具,切削速度和进给量都不变的情况下所完成的工位内容.走刀:切削刀具在加工表面上切削一次所完成的工步.工步、走刀、工位和安装之间的关系:走刀<工步<工位<安装一次安装可以有多个工位、工步和多次走刀一个工位可以有多个工步和多次走刀,但一般在一次安装下完成;一个工步只能在一次安装和一个工位下完成,但可多次走刀.可以规范工艺、保证质量工艺规程:工艺过程的书面表达形式和文字记录,用法律文件形式规定下来的工艺过程。
(工艺过程可以有多个,工艺规程只能有一个。
)生产纲领:是指企业在计划期内应生产的产品产量和进度计划,多数以年计,零件的生产纲领还包括一定的备品和废品数量。
N=n(1+α)(1+β)QQ—-—产品的生产纲领α-—-备品率N———零件的生产纲领β---废品率生产类型:是企业(或车间、工段、班组)生产专业化程度的分类生产批量:年生产纲领确定后,还应根据车间(或工段)的具体情况,确定在计划期内一次投入或产出的同一产品/零件的数量.生产自动化:为什么生产自动化:批量法则、需求、历史发展含义:加工成型自动化、物料输送自动化、系统控制自动化目的:满足企业最大利润,满足工人劳动要求,以TQCSE为目标满足需求方法:生产设备自动化-——-单机自动化解决成型成型自动化问题生产过程自动化—-物流自动化解决传输自动化问题生产信息自动化——系统自动化解决管理与控制自动化问题质量:质量是除去性能/功能之外,产品对社会造成的损失的度量产品质量=装配质量+零件质量(加工质量+材料质量)加工质量:几何形状、位置实际值与理论值的符合程度(加工精度+表面质量)。
企业知识传导的度量及其激励机制研究
定 的渠 道 传 送 知 识 的相 互 作 用 过 程 。
1 知识 的分 类 . ( ) 按 知 识 可 表 达 程 度 划 分 。 世 界 经 合 组 织 1
( CD)将 知 识 分 为 四大 类 : 即 Kno what ( 道 oE w— 知
操 作 而 创 造 出 实 用 价 值 的 知 识 。第 三 ,系 统 认 知
道 为 什 么 的 知 识 ) 是 指 明 白 企 业 生 产 的 原 理 和 规 , 律 , 比 如 为 什 么 选 用 某 种 原 料 、为 什 么 生 产 某 种 产 品 而 非 另 外 一 种 等 ; Kn w—h ( 道 怎 样 做 的 知 o W 知 0 识 ) 是 指 做 某 些 事 情 的 技 术 和 能 力 , 比 如 熟 练 工 ,
一
其 专 业 化 程 度 区分 为 :第 一 ,实 证 知 识 ( know—
wa ) h t :专 业 人 员 经 过 广 泛 而 深 入 的 训 练 和 实 际 经 验 , 可 以掌 握 特 定领 域 “ 实 ”的 基 本 知 识 。第 二 ,高级 事 技 能 ( n w h W) 书 本 上 习得 的 知 识 , 透 过 实 际 k o - O :从 或
移 动 的 知 识 及 内 隐 组 织 的 知 识 ,其 中 可 移 动 的 知 识 又
如果 出现 问题应 该请教 谁 。 日本 学者野 中 郁次 郎将 知
识 划 分 为 显 性 知 识 和 隐 性 知 识 两 大 类 别 。显 性 知 识 是 指 可以通 过 正常 的语 言方 式表 达 的 ,有 物质 载 体 的 ,
那么 隐性 知识 则是 隐藏在 水面 以下 的大 部分 ,它们 虽
然 比 显 性 知 识 更 难 发 觉 , 却 比 显 性 知 识 更 完 善 、 更
信息资源管理.doc
【例题2.1.1】对于企业来说人力、时间、资金、信息都属于( A )。
A)资源 B)信息资源C)物质资源 D)战略资源【例题2.1.2】在现代社会中,人类赖以生存与发展的战略资源包括物质资源和( A )。
A)信息资源 B)信息通信C)人力资源 D)文化资源【例题2.1.3】计算机、高级医疗设备制造的主要成本是( A )。
A)信息成本 B)人力成本C)技术成本 D)材料成本【例题2,1.4】按照广义信息资源的定义,以下各项中不属于信息资源内容的是( C )。
A)信息存储的标准 B)信息存储的设备C)信息存储的地点 D)信息存储的方法【例题2.1.5】信息资源还有( C )之称。
A)第一资源 B)第二资源C)第三资源 D)可再生资源【例题2.1—6】下列说法中不正确的是( D )。
A)信息是指描述的内容,以什么形式描述则取决于载体的性质。
B)载体又称媒体,是信息从信源(信息发送者)到信宿(信息接收者)的传递者。
C)信息借助于载体,可以脱离信源而运动或存储。
D)数据的物理特征与载体的性质无关,信息的内容与载体的性质有关。
【例题2.1—7】狭义的信息资源是指( C )及其载体。
A)信源 B)信宿C)信息 D)其他【例题2.1-8】描述事物发展变化前因后果的系统化的事实或从大量具体事实中总结出来事物发展变化的规律的信息内容层次是( B )。
A)智慧 B)知识C)迹象 D)事实【例题2.1-9】按反映信息内容的数据所占用计算机存储装置的存储空间大小来衡量信息量的大小。
这是一种基于( B )的信息度量方法。
A)信息量 B-)数据量C)概率 D)以上全不正确【例题2.1—1O】基于概率的信息度量方法中,一则消息出现的概率越大,相应的信息量( D )。
A)越大 B)不变C)不一定 D)越小【例题2.1—11】基于概率的信息度量方法中,若以自然数e为底数,所得的信息量的单位称为( B )。
A)比特(bit) B)奈特(nat)C)哈特(Hart)D)波特【例题2.1-1 2】信息资源丰裕度度量方法中,公式R=R+R2中,R1用来表示( B )。
机械制图基本知识点
机械制图基本知识点一:机械制图基本知识:1:零件尺寸的读数及测量:车间测量零件尺寸的基本工具:卷尺和游标卡尺。
1.1:卷尺一格的距离为1mm .1.2:游标卡尺的读数方法。
1.2.1以10分游标卡尺的读数为列:正确读法:分三个步骤1. 先读主尺的刻度值, 精密度为 1 mm 附尺“0”刻度位於 主尺刻度“13” 与 “14” 之间, 所以主尺刻度为 13 mm2. 再看 附尺与主尺重叠的刻度. 精密度为 0.1 mm(附尺右下角标注) 附尺上“4”刻度与主尺重叠, 所以附尺刻度為 0.1X4=0.4 mm3. 將主尺与附尺 数值相加 上面刻度代表 13.4 mm所以该游标卡尺的读数为:13.4mm.1.2.2游标卡尺的归零。
1.3 简单说明标注了尺寸公差的零件的合格尺寸的读法:钣金零件的尺寸标注了公差后的合格尺寸读数。
通过以下几个例子来具体讲解。
例如1:,它的意思表示如下:+0.3表示取上公差。
-0.5标识取下公差。
故合格尺寸为:80-0.5到80+0.3 即79.5到80.3为合格尺寸。
再如2:,它的意思表示合格尺寸在64-0.5到64+0.5之间。
即:63.5到64.5为合格尺寸。
其它尺寸读法类推。
1.4下面为一份图纸的标题栏内容。
标题栏位于图框的右下角,零件的名称、图号、设计者、材料等都要在标题栏里表达清楚。
2:机械制图知识及对照图纸,翻转零件的快捷识图法:2.1机械图概念:产品或机械设备在设计、制造、检验、安装等过程中所使用的工程图样总称为机械制造图,简称机械图,它是工业生产中必不可少的技术文件。
2.2要看懂机械图样,首先要看懂图样中的视图,因为它表达了物体的形状。
要了解视图是怎样形成的,就必须先认识一下投影。
投影需要有光源、投射线、物体和投影面四个条件才能得到。
太阳照射树木,阳光在地面上投下了树木的影子,这其中,太阳叫做光源,太阳的光线叫做投射线,受光线照射的树木叫做物体,出现影子的地面叫做投影面,投影面上的影子即投影。
汽车制造行业工人知识互补性测量研究
如 本提 升、产业 结 构 升 级、企业 竞 争力 培 是 一个庞 大 的社会 经 济系统 工程 , 国 不 容 忽视 。 何真 正实现 工人 知识 的资 是 需 养 、 动 关系 和谐 等 , 缺乏 积极 的导 家产 业 经济 的命 脉之一 。 车产 品是一 本化 运 营, 要从理 论 和制度 层 面进 行 劳 都 汽
的互补性和沿空间的互补性两个方面。
知 识 互补 性是 收 益 递 增 现 象 的本
本文仅 就工人 知识 的互补程度 这一维度 人力 资本 已经得 到认可和 重 视 , 尔茨 质。 舒 正是 由于 知识 内在 结构 的互补 性以
分工 等人 使用 了 “ 受教 育 时 间” 指标 用 于 及每一个人的具体经 验都是有 限的, 等
一
人类知识 的一个极 其重要 的特 征 ,
是 各 个 部分 之 间往 往 呈现 出 内在 的 互 补性 。 知识 的互补 性是 知识 的不 可变更
、
的 特 征 。 识 备 个 局 部 之 间通 常 存 在 知
着互 相解 释或 互 为强化 的关系 。 丁丁 汪
的本质是 知识 , 而作 为企 业知 识重 要 组
量工人知识互补性 的量表。
般 是在 其他人 力资本理论研 究成 果 中
本文 选择汽 车制造行 业的工人 为研
“ ” 活 的知 识 , 是依赖于主体— _ 人 存在 的。 对于 制造 业 企 业 来说 , 工人 的知 识
一
带 而过 。 这种 倾 向对 国家整 体人 力资 究对 象 , 原 因有二 : , 其 一 汽车制 造产业
关键词: 汽车制造行 业 一线 工人 知 识 互补 性 量表
识 是 指所 有与 工作活 动 有关 的 、 以被 可
知识表示的基本方法
知识表示的基本方法嘿,朋友们!咱今儿来聊聊知识表示的基本方法。
你看哈,知识就像是各种各样的宝贝,得有合适的法子来把它们给呈现出来、放好咯。
先说第一种,文字描述。
这就好比是给知识穿上了一件通俗易懂的外衣,用咱平常说的话把那些道理、概念啥的给讲清楚。
就像咱给别人讲故事一样,生动形象,让人一听就明白。
然后呢,还有图表表示法。
这可厉害啦,把复杂的知识用图形、表格啥的展示出来,一目了然。
就好像把一堆乱麻给理得顺顺的,让人一眼就能看清它们之间的关系。
再说说模型表示法。
这就像是搭积木,把知识按照一定的规则和结构搭建起来,形成一个完整的体系。
这样一来,知识就不再是零散的,而是有了自己的“家”。
举个例子吧,咱学数学的时候,那些公式、定理不就是知识嘛。
老师用文字给咱解释,还会在黑板上画出各种图形、列出表格,让咱更好地理解。
有时候还会用一些模型,比如几何模型,来帮助咱直观地感受知识。
知识表示的方法还有很多呢,比如语义网络表示法、框架表示法等等。
每种方法都有它的特点和用处。
就拿语义网络表示法来说,它就像是织了一张大网,把各种知识都联系起来。
让知识不再是孤立的,而是相互关联的。
框架表示法呢,则像是给知识建了一个个小房间,每个房间里都放着相关的知识。
咱在学习和生活中,要根据不同的情况选择合适的知识表示方法。
就像咱穿衣服一样,不同的场合要穿不同的衣服。
总之呢,知识表示的基本方法就像是我们手中的工具,用好了就能让我们更好地掌握知识、运用知识。
让我们一起用好这些方法,把知识的宝库打造得更加丰富多彩吧!。
《知识表示方法》PPT课件
(Suitable for teaching courseware and reports)
知识的定义
Feigenbaum 知识是经过削减、塑造、解释和转换的信息。
简单地说,知识是经过加工的信息
Bernstein 知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的
Hayes-Roth 知识是事实、信念和启发式规则。从知识库的
❖ 问题归约的实质:
❖ 从目标(要解决的问题)出发逆向推理,建立子问 题以及子问题的子问题,直至最后把初始问题归 约为一个平凡的本原问题集合。
2.2 问题规约法
2.2.1 问题归约描述 (Problem Reduction Description)
❖ 梵塔难题
1
2
3
A B C
解题过程(3个圆盘问题) 2.2 问题规约法
状态空间表示举例
❖ 状态表示:(在河的左岸的传教士人数、野人人数和 船的情况)
❖ 初始状态:(3,3,1) ❖ 结束状态:(0,0,0 ❖ 中间状态则:(2,2,0)、(3,2,1)…
❖每个三元组对应了三维空间上的一个点
❖问题的解,则是一个合法状态的序列:(初始状 态,…,结束状态)
❖中间状态:介于初始状态和结束状态之间 ❖除了初始状态外,该序列中任何一个状态,都可
2. 状态空间表示概念详释
2.1 状态空间法
Original State
Middle State
Goal State
❖ 例如下棋、迷宫及各种游戏。
状态空间问题求解
状态空间法:
从初始状态开始, 每次加一个操作符, 递增地建立起操作符 的试验序列, 直到达到目标状态为止.
基本过程:
1. 为问题选择适当的”状态”及”操作符”的形式化描述方 法, 定义初始状态集合, 目标状态集合及操作符集合;
第七章 制造知识的获取与应用
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机器学习模型
特征 如图7-1 : 如图7
目的性 什么 系统的学习行为应该有高度目的性, 系统的学习行为应该有高度目的性,系统必须知道它要学习
结构性 系统必须具备适当的结构来记忆已学到的东西,能够修改和 系统必须具备适当的结构来记忆已学到的东西, 完善知识表示与组织的形式 有效性 系统学习到的新知识必须有益于发送系统的行为
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7-3 知识的更新
7-3-2 不可扩展DNF学习算法(1) 不可扩展DNF学习算法( 学习算法
归纳学习本质上可分为两个阶段: 归纳学习本质上可分为两个阶段:学习与泛化 DNF递增学习方法 将学习, DNF递增学习方法,将学习,泛化分为两个相对独立的过程 递增学习方法, 简单递增学习示例 在概念学习中,概念由一组特征及对应特征值描述. 在概念学习中,概念由一组特征及对应特征值描述.大多数特征具有 离散属性或有限数度, 离散属性或有限数度,这类特征可用一组逻辑变量表示 不可扩展DNF 不可扩展DNF
缺点:
规则间的相互关系不明显, 规则间的相互关系不明显,知识库的整体形象难以把握 问题求解效率较低 推理方法单一
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7-4 推理系统
7-4-2 模糊逻辑推理与控制
模糊集合与隶属函数 模糊集合运算 模糊关系与模糊矩阵 模糊变换与模糊推理 模糊控制原理
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模糊集合与隶属函数
论域中元素与概念的关系,不能用{ 二值逻辑描述, 论域中元素与概念的关系,不能用{0,1}二值逻辑描述,而应该 用介于" 用介于"0"和"1"之间的一个实数描述
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7-2 知识的获取
7-2-3 ID3学习算法(2) ID3学习算法 学习算法(2)
指向发展量感的跨学科主题教学活动——以“度量衡的故事:度的研究”的教学为例
[摘要]为了研究指向发展量感的跨学科主题教学活动,以小学数学四年级综合与实践活动“度量衡的故事:度的研究”的教学为例,通过课前思考明确内容要求、学业要求和教学提示等,设计探究尺的演变、认识身体尺、探究黍米尺等跨学科主题教学活动。
开展跨学科主题教学活动,有助于培养学生的跨学科思维能力,深化学生的学习体验,提升学生的核心素养,促进学生的全面发展。
[关键词]度量衡;量感;跨学科;主题教学活动[中图分类号]G623.5[文献标识码]A[文章编号]1007-9068(2024)06-0013-03《义务教育数学课程标准(2022年版)》(以下简称“2022年版数学新课标”)中新增了“主题活动”和“项目学习”的内容,要求教师在教学综合与实践领域内容时设计融入数学知识学习的主题活动和运用数学知识及其他学科知识的主题活动,提高学生解决真实问题的能力。
同时,2022年版数学新课标中还提供了第一、第二、第三学段的主题活动样例,便于教师更好地开展跨学科主题教学活动。
如教学小学数学四年级综合与实践活动“度量衡的故事:度的研究”时,教师让学生先分组讨论研究方向,分工收集数据,再制作课件或小报,完成小组成果展示汇报。
[课前思考]“度量衡的故事:度的研究”属于第二学段综合与实践领域的内容,旨在通过计量物体的长度、容积、轻重等内容的学习,发展学生的量感。
2022年版数学新课标对此主题活动的“内容要求”是“指导学生查阅资料,知道中国在秦朝统一了度量衡,理解度量衡的意义;知道最初的度量方法都是借助日常用品,加深对量和计量单位的理解,丰富并发展量感”。
“学业要求”是“会查找资料,理解度量衡的意义,提高学习的意识与能力;了解最初的度量方法……丰富并发展量感”。
根据2022年版数学新课标给出的“教学提示”,教师可以设置以下教学内容:(1)认识度量衡。
引导学生查阅度量衡的资料并交流讨论,了解度量衡的历史和发展。
(2)找出成语中的计量单位。
争议计算中的知识表示和学习研究
争议计算中的知识表示和学习研究在人工智能领域中,知识表示和学习是两个非常重要的概念。
这两个概念的研究可以帮助计算机更好地理解和处理不同类型的知识和数据。
在争议计算中,知识表示和学习更是至关重要,因为不同的人可能对同一问题有不同的知识和看法。
本文将探讨争议计算中的知识表示和学习研究。
1. 知识表示知识表示是指将人类知识转化为计算机可以理解和处理的形式。
在争议计算中,不同的人可以对同一个问题有不同的见解和知识,因此知识表示必须能够处理这些不同的观点和知识。
传统的知识表示方法包括逻辑表达式、本体论和语义网络。
逻辑表达式是一种用逻辑符号表示知识的方法。
它将知识转化为布尔表达式,使计算机可以逻辑处理和推理这些知识。
本体论是一种描述概念、属性和实体以及它们之间关系的方法。
它允许在知识库中创建各种实体和概念,以帮助计算机更好地理解和推理知识。
语义网络则是通过节点和边来描述知识和它们之间的关系,可以更好地表示和处理复杂的关系结构。
然而,传统的知识表示方法存在很多限制,特别是在处理争议问题时。
由于不同的人对问题有不同的见解和知识,传统的知识表示方法可能无法处理这些不一致的知识和观点。
因此,研究人员提出了一些新的知识表示方法,如模糊逻辑、群智能和弱语义等模型。
2. 学习学习是指从数据中提取知识的过程。
在争议计算中,学习可以帮助计算机更好地理解和处理不同类型的知识和数据。
传统的学习方法包括监督学习和无监督学习。
监督学习是一种从带标签的数据中提取知识的方法。
在争议计算中,可以使用监督学习从众多的观点和证据中提取关键信息和知识,以帮助计算机更好地理解和处理争议问题。
无监督学习则是一种从无标签的数据中提取知识的方法。
它可以帮助计算机自动发现和提取数据中的模式和信息。
然而,传统的学习方法也存在一些限制。
例如,在争议计算中,带标签的数据可能不足以描述所有的观点和证据。
因此,研究人员提出了一些新的学习方法,如半监督学习、弱监督学习和迁移学习等模型。
第四章知识表达方法.ppt
Step 4. 用规则集中的各规则的结论同该目标匹配,若匹配
成功,则将第一个匹配成功且未用过的规则的前提作为新 目标,取代原来的父目标而加入目标链,转Step 3
Step 5. 若该目标是初始目标,则失败,退出。
Step 6. 将该目标的父目标移回目标链,取代该目标及其兄 弟目标,转Step 3
实现逻辑推理
当有事实能与某规则的前提匹配(即规则的前提成立)
时,就得到该规则后件的结论(即结论也成立)。
高级人工智能
18
产生式系统
产生式系统的组成
产生式规则库 推理机:控制执行机构
• 一个程序模块
产生式规则库
推 理 机
动态数据库
• 规则的前提条件测试匹配,规则的调度与选取 • 规则体的解释和执行
• 常见于模式识别和机器学习等领域
分类语义网:描述抽象概念及其层次 推理语义网:命题网。在某种程度上规范化以利于推理 框架语义网:与框架相结合的语义网
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高级人工智能
语义网概念
由一些以有向图表示的三元组(节点1,弧,节点2)连接 而成。 节点1
R
节点2
节点:表示事物、对象、概念、事件、行为、状态、断言
高级人工智能
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双向推理
同时从初始数据和目标条件出发进行推理,如果在中间 某处相逢,则推理搜索成功。
冲突消解策略
从候选规则集中选取其中一条规则
优先级法;可信度法;代价法等
搜索策略
启发式 盲目碰撞搜索
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高级人工智能
语义网络表示法
武汉理工科学技术史课件06科学史研究中的计量方法
第六讲 科学史研究中的计量方法
此外,对于在科学史中应用计量方法,科学史 界亦存在有相当不同的各种看法。本讲,将首 先对作为一般背景的普通计量历史学作一概要 的回顾,然后,着重分析在科学史中引入计量 方法方面的重要进展,及应用这些计量方法时 存在的问题,并尝试对科学史中的计量研究作 一初步的评价。
一、一般计量历史学的背景
一、一般计量历史学的背景
一般的计量史学的发展大致可分为三个阶段。
第一个阶段也即初始阶段,大约从19世纪末开始, 此时,主要是在经济史和人口史等领域,开始用计 量的方法来处理新发现的材料,如在历史上留下来 的大量关于物价和人口统计方面的资料等,进行可 称之为历史统计学的研究,并出现了一些有意义的 研究成果。但这也只还是统计学与历史研究的初步 接触,由于此阶段也正是传统史学在欧洲的鼎盛时 期,历史统计学只能说是在历史方法方面的一种尝 试,从事计量研究的历史学家人数在整个历史学界 中所占的比重也微乎其微。
一、一般计量历史学的背景
有人甚至声称: “ 就方法论而言,当代史学的突 出特征可以毫不夸张地说是所谓的 ‘ 计量革 命 ’。” 但实际上,计量史学这一术语所指的内容是十分 宽泛的,包括的范围可从批判地使用17世纪政治 算术家建立的简单计数方法,到系统地使用的各 种数学模型。它有时指一种史料的类型,有时指 一类研究程序,有时表示这种或那种使过去概念 化的方法。
二、科学史研究中对科学增长的计量
如前所述,在一般历史学的计量研究中,像经 济史、人口史和选举史(政治史)等学科有着特 殊的地位。这是很显然的。因为,在这些学科 的计量研究中,可以相对直接地利用历史上遗 留下来的大量关于生产、价格、资本、人口、 选举等方面的数据资料。但在科学史的研究中, 若要采用计量的方法,首先需要解决一个究竟 对什么进行度量,也就是说对计量指标 (indicator)进行选取的问题。
第02章_知识表示方法
2.1知识表示
这两类知识表示法中,包含了多种具体的方法,目前使 用较多的有:
谓词逻辑表示法 产生式表示法 框架表示法 语义网络表示法 面向对象表示法 基于范例表示法 基于粗糙集表示法 剧本表示法
过程表示法
其他表示法
第五页,编辑于星期五:二十一点 二十三分。
第十页,编辑于星期五:二十一点 二十三分。
2.2 一阶谓词逻辑表示法
c
行为谓词:
3)Set-down(x):在x处放下盒子
a
b
条件: At(robot,x) ∧ Table(x) ∧ Holds(robot,box)
操作:删除Holds(robot,box),加入On(box,x) ∧ Empty(robot)
r1:IF A∧B THEN C r3:IF B∧C THEN G r5:IF D THEN E
可触发规则
(1) (2)(3) (3)(5)
(5) (4)
被触发规则
(1)
(2)
(3) (5) (4)
r2:IF A∧C THEN D
r4:IF B∧E THEN F
第二十页,编辑于星期五:二十一点 二十三分。
1≤x1+y1≤2
(0,1)
↘
Boat(R, S1)
(0,2)
Safety(L,3,1, S1)
Safety(R,0,2, S1)
Sg: Boat(R, Sg) Safety(L,0,0, Sg) Safety(R,3,3, Sg)
第十五页,编辑于星期五:二十一点 二十三分。
2.2 一阶谓词逻辑表示法
∧(Boat(L,s) → Boat(R,s’)))
知识与知识表示方法
学号年级人工智能结课论文小论知识与知识表示方法专业计算机科学与技术姓名联系方式任课教师2014年10月中国南京摘要知识是人们在实践中把有关信息关联在一起所形成的信息结构,我们可以利用知识来认识我们的世界。
然而知识的表现形式又是多种多样的,即知识不是绝对的正确或者错误,在正确与错误之间还有很多状态,我们必须借助科学的表示方法来研究知识。
知识也只有在一定条件下才会是正确的,从而知识可以按照不同的方法对知识进行分类,通过不同角度探索和研究,知识可分为陈述性只是表示和过程性知识表示。
对知识表示方法的研究将促使人们更好的利用知识认识我们周围的世界。
关键词:知识表示;知识;人工智能ABSTRACTKnowledge is information about people in practice to link together to form the information structure, we can use the knowledge to know our world. But form different kinds of knowledge, knowledge is not absolutely right or wrong, there are many state between right and wrong, we must use scientific method to study the knowledge. Knowledge also only under certain conditions is right, and knowledge can be classified according to the different methods of knowledge, through different angles to explore and research, can be divided into declarative knowledge just said and procedural knowledge representation. The study of knowledge representation method will lead to better use of knowledge to know people of the world around us.Key words: knowledge representation; knowledge ;Artificial Intelligence目录摘要 (I)ABSTRACT (II)目录 (III)第1章引言 (1)1.1知识概述 (1)1.2知识的特性及分类 (1)1.2.1 知识的特性 (1)1.1.2 知识的分类 (1)1.3知识的表示方法 (1)第2章论述 (2)2.1产生式示法 (2)2.2知识的表示方法 (2)2.2.1 确定性规则知识的产生式表示 (2)2.2.2 不确定性规则知识的产生式表示 (2)2.3产生式方法的组成及推理方式 (2)2.3.1 产生式方法的组成 (3)2.3.2 产生式方法的推理方式 (3)第3章结论 (3)产生式方法的应用与前景 (3)第1章绪论1.1知识概述人类的只能活动主要是一个获得并运用知识的过程,知识是智能的基础。
知识表示方法
第2章知识表示方法基本概念与本章引言知识的一般概念:知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验认识:包括对事物现象、本质、属性、状态、联系等的认识经验:包括解决问题的微观方法和宏观方法微观方法:如步骤、操作、规则、过程、技巧等宏观方法:如战略、战术、计谋、策略等eg:“if大雁向南飞,then冬天就要来临了。
”这样一条知识就是人们经过长期的观察,将“大雁向南飞”与“冬天来临”这两条信息关联在一起。
“雪是白色的”反映雪与颜色的一种关系。
知识表示:是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法,是一种数据结构与控制结构的统一体,既考虑知识的存储又考虑知识的使用。
本章引言:以知识和符号操作为基础的智能系统,其问题的求解都需要某种对解答的搜索。
在搜索过程开始之前,必须先将问题表示出来。
表示问题的方法,可能涉及状态空间、问题归约、语义网络、框架或谓词公式,或者把问题表示为一条要证明的定理,或者采用结构化方法等。
对于传统人工智能问题,任何复杂的求解技术都离不开两方面的内容:1.表示 2.搜索。
对于同一问题可以有多种不同的表示方法,这些表示具有不同的表示空间,问题表示的优劣,对求解结果及求解效率影响甚大。
2.1状态空间表示状态空间法概念:问题求解是个大课题,它涉及归约,推断,决策、规划、常识推理、定理证明和相关过程等核心概念。
在分析了人工智能研究中运用的问题求解方法之后,就会发现许多问题求解方法是采用试探搜索方法的。
也就是说,这些方法是通过在某个可能的解空间内寻找一个解来求解问题的。
这种基于解答空间的问题表示和求解方法就是状态空间法,它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。
2.1.1问题状态描述首先对状态和状态空间下个定义:1.状态(state):状态是为描述某类不同事物间的差别而引入的一组最少变量q0,q1,…,q n的有序集合,矢量形式如下:式中每个元素q i(i=0,1,…,n)为集合的分量,称为状态变量。
知识表示技术
Q1 000
f1
Q5 100
f3
f2
经过三步到达Q1, 即不存在从Q6到达 Q1的解。但从Q6到 达Q8的解有7个。
Q2 0 0 1
f1
Q6 1 0 1
f3
f2
f2 f3
1 1 0 Q7
f1
0 1 0 Q3
f2
f3
111 Q8
f1
011 Q4
§2.3 “与/或”图表示法
“与/或”图表示方法的概念
三、产生式系统
用产生式规则表示知识所构成的系统称产生式 系统,或称基于规则的系统。
三、产生式系统
1.产生式系统求解问题的基本方法 产生式系统(或基于规则的系统)是用规则序
列的形式来描述问题的思维过程,形成求解问 题的知识模型。 模型中的每一条规则称为一个产生式,规则用 字符串表示。 问题求解过程:根据初始数据,在上下文(或 称当前数据库)中,搜索可匹配的产生式,并 将结论写入上下文;再根据改变后的上下文, 重新搜索匹配,最终求得问题的解。
第二章 知识表示技术
§2.1 知识表示的基本问题
一、知识与知识分类
什么是知识? 从认识论的角度来看,知识就是人类认识自然界 (包括社会和人)的精神产物,是人类进行智能 活动的基础。
一、知识与知识分类
知识的分类方法很多,主要有三种: 1.按知识的性质分:
叙述性知识:表示问题的状态、概念、条件、事实的 知识。 过程性知识:表示问题求解过程中用到的各种操作、 演算和行动等的知识。 控制性知识:表示问题求解过程中决定选用哪种操作、 演算和行动等的知识。
二、知识表示与知识表示方法
常用的知识表示方法有: 1.产生式规则表示法 2.状态空间表示法 3.语义网络表示法 4.框架表示法 5.逻辑表示法 6.“与/或”图表示法
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基金项目: 国家自然科学基金资助重大项目 (’,,,"#-")
万方数据
中国机械工程第 0G 卷第 0! 期 !AA" 年 I 月下半月
! 制造知识的结构表示
在人工智能中, 国内外的学者们进行了知识 结构表示的研究工作, 例如语义网、 框架和其它一 些知识表达模型。这些知识结构表示模型大体上 可分为 " 个层次, 即实际应用模型、 概念模型和客 观模型。而在 #$%& ’ %(#)* 分类当中, 一个数据 模型就是一个物理应用库或其应用类的概念模 型, 具有专门用途的数据模型称为专用数据模型 (%+,-) , 面向通用目的的数据模型称为通用数据 模型 ( .(+,-) 。这些零件数据模型, 在一定意义 上, 就是该零件知识结构的表示。因此, 将这两类 模型统称为知识表达 (或信息) 模型。 !/" 知识表达模型的回顾与分析 (0)实体—关系模型 ( 123435— 61783492-:4;, <)) [=] 该模 型 是 最 早 的 通 用 模 型 之 一, 由 *:12 提 出, 后 来 >:19615 提 出 了 扩 展 实 体—关 系 模 型 (<<)) 。他们将产品分为实体和实体的关系来表 达产品的信息, 并用属性来描述实体, 用约束来描 述关系。 <) 和 <<) 模型都是静态的概念模型, 不支持模型的修改, 尤其是删除操作。 ( ! ) $4?--@2 信 息 分 析 模 型 ( $&#, )
提供支持 部 分 集 成 管 缺乏 (假设 缺乏 (假设 缺乏 (假设 (假设部分 理 完全集成)完全集成)完全集成) 集成) 静态的、 某 静态的、 某 静态的、 某 是否支持模 些 结 构 基 些 结 构 基 些 结 构 基 完全支持 式进化 本支持 本支持 本支持
值得注意的是, 这些产品的知识表达模型存 在如下不足: !忽略了零件的宏观特征信息; "不 便于作为制造产品整个生命周期的表达模型; # 不适合作为度量表达模型; $不便于建立产品库,
[% . *] 接进行制造知识的计量, 并作了有益的探索 。
但仍有许多关键问题需要进一步进行研究。笔者 从制造信息学和描述复杂性的角度对制造知识的 分类、 结构表示及其度量和度量方法进行了初步 的探索性研究。
! 制造知识的分类
本文从结构、 信息特征等方面, 借用开关因素 的概念, 对制造知识进行了分类。 按制造知识的结构, 制造知识可分为单元知 识和合成知识。所谓单元知识是指不能被其它制 造知识 (除它本身以外) 表示的知识; 合成知识是
制造知识的表示及其度量方法;"%) !""# $ !%&! !& $ !"&’ $ "#
制造知识的表示及其度量方法的研究
李高正 师汉民
摘要: 对制造知识进行了定义和分类; 以制造知识中产品知识为例, 对产 品建模方法进行了对比研究, 提出了一种新的适合于产品制造知识度量的建 模方法。从描述复杂性和信息量的角度, 给出了机械加工零件几何知识度量 的一般性计算方法。根据成组技术中关于机加工零件相似性的研究成果, 提 出了基于事件推理方法进行零件几何知识计量的框架。 关键词: 制造知识; 知识表达; 知识度量; 基于事件推理 中图分类号: ()!* 文献标识码: + 指由单元知识合成, 表示某一整体特征的知识。 按产品的信息特征, 制造知识可分为形状特 征知识和精度特征知识、 装配特征知识、 检验特征 知识、 材料特征知识。上述特征知识又可归纳为
[!, &] 量则决定了其交换价值 。如果说, 在以物质、
由精度特征、 装配特征和检验特征构成的精度特 征知识 (按照国际标准和我国国家标准, 表面粗糙 度和几何公差的标注范围中已经包含了装配知识 因而第二类统称为精度 0 信息和检验知识 0 信息, 特征知识) ; 第三类是材料特征知识。 按制造知识产生的过程, 制造知识可分为设 计知识、 工艺知识、 装配知识、 检验知识和材料知 识等。工艺知识又包括宏观变形知识 (如冲压、 切 削、 锻造等) 和微观变形知识 (如淬火、 退火、 冷处 理、 渗碳等) 。 按制造知识的用途, 制造知识可分为常识、 通 用知识、 专门知识、 技巧和诀窍知识等。 制造知识与设计及制造过程紧密相联, 具有 多个侧面和层次, 它大致可分为产品知识和制造 过程知识。所谓产品知识是指确切描述产品的特 征所必需的信息, 它包括产品的几何形状、 尺寸、 公差、 材质、 各种技术规范及技术要求; 所谓制造 过程知识, 是指为了实现某一制造过程, 并获得满 足预定要求的零件所需注入制造过程的各种知 识, 包括生产控制信息 (工艺知识) 和管理知识。 制造企业的产品各式各样、 纷繁复杂。本文 仅研究与机械加工零件几何特征有关的知识, 即 几何知识。针对制造知识中的几何知识结合零件 的信息特征, 本文将几何知识进一步划分为零件 的几何造型知识 (第一类特征知识, 即形状知识) 和零件的几何属性知识 (包括形状定型知识, 如形 状尺寸和位置尺寸等, 以及第二类特征知识) 。 ・ !"&’ ・
制造知识的表示及其度量方法的研究— — —李高正
师汉民
根据零件的几何相似性, 运用基于事件推理的方 法进行产品制造知识的度量。针对以往模型的优 点和不足之处, 本文提出了一种新的零件表达模 型。 !!! 零件表达模型 根据国际标准和我国标准, 可将零件的特征 表达分为三大类型: 几何造型特征表达、 几何属性 (尺寸与公差) 特征表达和材料特征表达。由于零 件的整体特征隐含在零件的几何造型特征和属性 特征背后, 需要借助于零件整体特征的定义和推 理方法, 才能知道零件的整体特征。为便于表达 模型建库、 查询和检索, 本文将零件的整体特征作 为辅助特征添加到零件的特征表达中。综合空间 因素理论和零件特征的表达类别, 运用零件的宏 观特征、 几何造型、 几何属性和材料 " 个因素建立 零件的知识表达模型能够准确、 完整地表达零件, 形成一个完整的概念体系。根据零件的这一结 构, 可以如下定义零件的表达空间: 定义 # 零件的表达空间可以用一 个数组 其中, " ! 为零 ! & 来定义, 件的整体特征集合, 根据不同的宏观分类方法和 构造法则会有不同的宏观特征集合; # ! 为基本 模块集合, 也可称为基元集合, 基元是指在集合 (除了它本身) 不能被其它元素定义和表示 #! 中 ! 的元素; 表示一个预置关系的全 $ 为关系集合, 集; 热处理方式以及 #% ! 表示零件材料的种类、 硬度等属性的全集。 本文没有研究零件的整体特征的提取, 而是 直接引用了文献 [$, 借鉴 &’() %]中的研究成果。 中关于零件分类编码理论, 结合零件的加工方法 对零件的宏观特征进行分类, 将零件分为轴类、 箱 体类、 支架类、 盘套齿轮类、 连接零件类、 标准件类 以及其它特殊形状零件类等七大类型。 在 &*+ 系统中, 零件的表达有两种通 用 形 式, 即边界表达 ( , - ./0)和实体造型 ( &)1)表 达。 边界表达是用点、 线、 面作为基元, 来表示零 件; 实体造型是将低层次的点、 线、 面经过浓缩而 形成具有一定几何特征的几何体, 然后通过一组 布尔运算来完成零件的表示。 根据各种 &*+ 平台 中 &)1 运用的特征体素, 本文将 &)1 表达的基元 归纳为四面体、 立方体、 圆柱体、 圆锥体、 球体、 环、 螺旋体、 管道体、 延展体, 以及其它复杂形体 #2 种。 根据零件表达空间的定义, 机械加工零件几 何表达在一定的粒度下总可表示为{" , , 其 #, $} ! 中, " 为整体特征集合 " 中的一个特征, # 为零 万方数据 "!, #!, $!, #% !
合成对象内 有限支持 的关系 对象结构的 支持 关系 易变元素的 不支持 关系 变量关系 不支持 运算中定义 不支持 的变量关系 外部应用的 不支持 集成管理
支持, 通过 支持, 通过 优先关系 优先权实 现 实现 支持 支持 不支持 部分支持 部分支持 支持 支持 支持 完全支持 完全支持
支持 有限支持 不支持 不支持 不支持
表"
评估因素 完全抽象 数据类型 多层实例化 合成对象
产品知识表达模型的对比与评价
<) 模型 缺少算子 支持部分 命令 支持 $&#, 模型 缺少算子 支持部分 命令 支持 有限支持 <F;61-模型 通过操作 约束实现 支持部分 命令 支持 <+, 模型 通过操作 约束实现 支持部分 命令 支持
$4?--@2 信息分析模型的基础是二元关系法。 $&B #, 模型提供了很小一组经过仔细定义的结构, 然后利用这些结构为用户组建 (构造) 高层次的结 构。$&#, 模型像 <) 模型一样, 也有两个原始单 元。一个是实体, 它有两种形式: 词法形式 ( CD>) 和非词法形式 ( $DCD>) , 非词法形式和 <) 模型 的实体概念非常一致, 而词法形式是一些非词法 形式的名字和属性的对象。 $&#, 模型的另一个 基本元素是角色 ()971) , 它粗略地对应于 <) 模型 中的 “关系” 。 $&#, 模型的特点是它以自然语言 为基础, 使用信息的图形表达, 并由 *+* 公司提 供的各种工具支持。)971 约束的广泛使用, 使 $&B #, 模型比 <) 模型稍微正式一点。另外, $&#, 模型是 (+<% E %><( 标准主要使用的信息模型之 一。 (") <F;61-- 模型 <F;61-- 是一种概念模型语 言, 并且已经开发为 (+<% E %><( 内容的一部分。 [00] 。 <F;61-- 语言主要集中在感兴趣事件的定义上 事件由数据和行为定义。数据表示一个认识实体 的属性, 行为由规则来定义和表示。一个用 <FB ;61-- 语言表示的产品知识表达模型包括事件的 定义 (实体、 类型、 功能等) , 定义事件关系的规则, 以及 作 用 在 关 系 上 的 规 则。后 来 又 开 发 了 <FB [00] , 它是 <F;61-- 模型的图形表达, ;61--—. 模型 万方数据 ・ 0A!I ・