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
11
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。
知识工程与知识管理二版ppt-前言
计算机在模拟人的能力方面得到了飞速的发展。针 对计算机进化过程进行了研究，作者发掘了一些 进化规律，以便能更清楚认识计算机的本质，这 对于提高我们对计算机的使用效果，以及进一步 促进计算机的进化起积极作用。
计算机进化规律的发掘，这是介于知识工程与知识 管理之间有意义的课题，希望能夠焕起有兴趣者 发掘更多的计算机进化规律，加速计算机的进化， 使计算机更有效地为人服务。
当知识管理中的知识获取、共享、应用和 创造中，逐步成熟并形式化后，再数字 化就可以成为知识工程的内容。
计算机中的专家系统就是将人类专家利用 知识解决实际问题的过程，形式化并数 字化后形成的。
知识工程与知识管理相互结合将能增强两 者的关系，并能相互促进、共同发展。
开源软件是知识管理的典范。在互联网上 互不相识的人们进行知识交流和共享， 大家共同协作完善开源软件，这种集体 协作创造知识的方式形成了新潮流。ห้องสมุดไป่ตู้
知识工程与知识管理
前言
知识工程是人工智能中的最实用的部分。 E．Feigenbaum最早提出的“知识工程”概 念是，构造专家系统。
知识工程同时要研究人工智能的核心问题，如 知识表示、知识获取、知识库组织、推理技术 和机器学习等。
陆汝钤院士认为：大规模的知识共享则是一种 现代化的知识工程。
知识管理 是社会中组织（或个人）进行知识的交流
和共享，并创造知识，
提高组织（或个人）的知识水平和解决问 题的能力，
适应随机变化的环境。
知识工程与知识管理是处于两个不同的层次。 知识工程作为方法学是一种工具，知识系统
是知识工程的产品，它应用于知识管理。
可以说，知识工程是知识管理的技术支柱， 知识工程能够帮助组织（或个人）充分利 用计算机中的知识系统来解决实际问题。
知识工程与知识管理二版ppt-第2章
如 F∧B→Z， C∧D→F 其中F在前一条规则中是条件，在后一条规则中是结论。
2、 产生式规则知识的推理
产生式规则知识推理时，需要在大量的规则知识中进 行搜索，找到所需要的规则知识，这种搜索的代价 远超过了对规则知识的匹配（假言推理），搜索就 成了推理机中的重要组成部分。更明确地说：
规则号
前提表
结论
I
3
I,J
A
1
A
G
规则栈
6、结点的否定
每个结点有两种可能，即yes和no。 叶结点为no是由用户回答形成的。中间结点为 no是由叶结点为no，回溯时引起该结点为no。 对中间结点的否定需要注意的是，若当该结点 还有其它“或条件”分枝时，不能立即确定该 结点为no，必须再搜索另一分枝，当另一分枝 回溯为yes时，该结点仍为yes。
2、专家系统应用概况
早期研制的PROSPECKTOR矿藏勘探专家系统，由于在 华盛顿州发现矿藏，获利一亿美元。
R1(或称XCON)是DEC公司为设计和配置VAX计算机的专 家系统，每年都为DEC公司节省数百万美元，又缩短了配 置一个定货单的时间。
现在，作为商品的专家系统以及专家系统工具已经愈来愈 多，创造的价值也愈来愈大，因此，各行各业都在推广和 应用专家系统。
计算机语言的这些文法（二型和三型）本身就是产生 式。在单词识别和语句识别的过程中，是反复地利 用这些文法进行推导（正向推理）或归约（逆向推 理）而完成的。
编译系统从知识的表示（文法）和推理两方面，都是 和专家系统一致的。
任何人用计算机语言编制任何问题的计算机程序（源 程序），只要它符合语言的文法要求，而不管它是 哪个领域的问题求解程序，编译系统一定能把该程 序编译成机器语言或中间语言（目标程序）。
知识工程与知识管理二版ppt-第4章
4.1.1.4 感知机模型(Perceptron)
神经元i的输入为
Ｉi＝∑ＷijＳj
Ｓj为j神经元的输出，Ｗij为神经元j到神经元i的连接权重。
• 神经元i的输出为：
Ｏi＝ｆ（Ｉi）
•
其中ｆ（ｘ）为神经元作用函数。（一般采用 [0,1]阶
梯函数 ）
•
设i神经元的期望输出为Ｄi，它与计算输出Ｏi之差为：
• 一个神经元相当于空间中一个超平面。一个超平 面将空间划分为上下两部分，通过作用函数将空 间两部分的所有结点（含超平面上结点），分别 变换为取二进制值（0或1）的两个点。
• 三个神经元相当于空间中三个超平面将空间划分 成八区（见图4.3），P1面上部为1，下部为0； P2面右部为1，左部为0；P3面前部为1，后部为 0。，同一个区的所有结点变换成同一个三位二 进制（0或1）的点。空间八区的值为： 000,001,010,011,100,101,110,111。
w
j
x
(
j
p
)
0
j
（3）超平面下部 Q 超平面下部Q的任意结点满足于不等式，即
w
j
x
(
j
q
)
0
j
3.作用函数的几何意义
神经网络中使用的阶梯型作用函数f（x）
把n维空间中超平面的作用和神经网络作用函数结合 起来，即
1
f (I) f (
wj
x
j
)
0
wjxj 0
j
wjxj 0
j
它的含义为：超平面上部P的任意结点经过作用函数 后转换成数值1。超平面上任意结点和超平面下部Q 上的任意结点经过作用函数后转换成数值0。
网络训练的目的是找到一组权值，使E极小化。LMS算法 用梯度下降法，即权重的增量正比于误差的负导数：
基于知识工程的个人知识管理设计
基于知识工程的个人知识管理设计【摘要】为解决航空产品研制过程中个人信息资源的积累、共享和利用问题，本文在分析个人知识管理需求、个人知识管理关键技术、实现个人知识管理的具体目标和功能框架定位的基础上，提出了基于知识工程的个人知识管理解决方案，并且论证了基于知识工程平台的个人知识管理的优越性。
【关键词】知识工程个人知识管理1 引言随着信息技术的飞速发展和知识经济时代的到来，知识管理已逐渐成为当今企业信息化建设最热门的话题，并相继为许多知识型企业所采用。
航空工业领域科研人员积累了大量的信息资源，包括与科研领域、研究任务有关的学术论文、数据集、常用的工具软件等。
对于急剧增长的空间资源，由于普遍缺少存储、组织和管理的有效策略，很多科研人员仍然使用一种杂乱无章的方式来存储文件和数据。
个人科研知识管理的困境——“再找到曾经的找到”，已经成为一个困扰大多数人的问题。
如何采取适当的方式，对个人科研知识进行有效的组织与管理以便未来需要时快捷查找和利用，以及实现与同行的分享和交流，已经成为许多科研人员普遍关注的问题。
2 知识工程与个人知识管理的关系的概述2.1 个人知识管理内涵个人知识管理包括三层含义：其一，对个人已经获得的知识进行管理；其二，通过各种途径学习新知识，吸取和借鉴别人的经验、优点和长处，弥补自身思维和知识缺陷，不断建构自己的知识特色；其三，利用自己所掌握的知识以及长期以来形成的观点和思想再加上别人的思想精华，去伪存真，实现隐性知识的显性化，激发创新出新的知识。
2.2 知识工程与个人知识管理航空工业作为知识密集型企业，知识和信息是极其丰富的，而对于企业来说，真正稀缺的是能有意义地使用它们的能力，即应用知识实施技术创新的能力。
知识工程建设以知识为主线，分为知识聚集、知识关联、知识应用和知识创新四个部分。
知识工程项目的实施，将为航空企业的研发知识资源提供组织和管理环境，为全体科研人员提供研发知识创建、积累、沉淀、共享、学习和应用的支撑环境。
知识工程技术与企业知识管理创新研究
知识工程技术与企业知识管理创新研究企业知识管理一直以来都是一个非常重要的问题，特别是在信息技术发展日新月异的今天。
随着知识工程技术的应用不断进步，企业知识管理也在不断地创新研究中。
一、知识工程技术与企业知识管理的联系知识工程技术是一种通过对知识进行建模、表示、存储和检索等方式来实现知识自动化和智能化的技术。
在知识工程技术的支持下，企业知识管理的目的是更好地管理和应用企业内部和外部的知识资源，提高企业的创新能力和竞争力。
二、知识工程技术在企业知识管理中的应用1. 知识建模与共享由于企业内部的各种知识是分散的，开发和应用这些知识需要建立一个知识库，并且对各种知识进行系统化建模和分类。
知识工程技术可以帮助企业实现对知识的建模和组织，并且实行知识共享，从而更好地促进企业内部知识的利用和创新。
2. 知识发现与推荐知识发现和推荐是企业应用知识的重要手段。
基于知识工程技术的特点，企业可以利用知识发现技术，从大量的知识库中发现新的知识，从而推动企业的创新。
另外，企业也可以采取知识推荐的方式，为员工推荐适合的知识内容，帮助员工更好地掌握企业内部的知识。
3. 知识管理与交流企业知识管理的一个关键目标是实现知识的交流和分享。
基于知识工程技术，企业可以开发知识管理平台，并通过这个平台来协同工作、实现知识交流、分享、协作和发扬。
三、知识工程技术在企业知识创新中的作用1. 提高知识的整合和创造性利用企业从各种渠道获取到的知识可以被基于知识工程技术构建的知识库所整合，从而可以促进知识的整体化。
另外，知识工程技术还可以实现知识智能化推荐，针对员工需要的知识进行有针对性的推荐。
这些操作都可以促进企业知识的创造性利用，从而提高企业的创新能力。
2. 加强企业对知识的管理和评价企业知识管理的核心目标之一是实现对知识的管理和评价。
这要求企业建立完善的知识评价体系，可以帮助企业更好地管理知识，改进企业的管理和流程，从而实现企业的创新发展。
知识管理和知识系统工程76页PPT
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
76知识管理和知识系统工程源自1、 舟 遥 遥 以 轻飏， 风飘飘 而吹衣 。 2、 秋 菊 有 佳 色，裛 露掇其 英。 3、 日 月 掷 人 去，有 志不获 骋。 4、 未 言 心 相 醉，不 再接杯 酒。 5、 黄 发 垂 髫 ，并怡 然自乐 。
▪
知识工程与知识管理》 课程的讨论
知识获取的瓶颈阻碍了专家系统的开发。这也影响了 “知识工程”课程的开设。
知识工程的实践，除了开发实际专家系统得到真 实体验外，一个有效的方法就是对简单例子的推 演，先手算一下，再编写程序验证，也能基本掌 握开发专家系统的技术。编程能力更强的人，可 以试做专家系统工具，在规定知识的结构后，就 可以编写推理机，完成对实际例子的推理。
对知识工程实践的与否，对一个人来说，是一个 能力的分界线。对于一个教师来说，是一个能否 讲好“知识工程”课或“人工智能”课的分界线。 老师要讲不好课，学生的理解更要打折扣。
2．“知识管理”课程的现状分析
知识管理是管理科学学者提出的。 知识管理的核心是知识，它的对象是人和组 织，它的内容是：知识获取、知识共享、 知识运用和知识创新，它的目标是提高组 织和个人的竞争力，并做出更好地决策。
陈文伟 陈晟
1．人工智能课与知识工程课的现状
人工智能课程主要讲述内容为： 知识的表示、搜索和推理、专家系统、机 器学习、神经网络、自然语言理解、分布 式人工智能等。 人工智能课程的教学目标，主要是掌握这些 部分的概念和原理。
人工智能中每一部分都可以独立成一门课 程，其中专家系统是人工智能中最有实用价 值的部分。 知识工程是人工智能学者提出的。 开发专家系统正是知识工程的内容。
知识工程的目标是在计算机中建立知识系统。 知识系统包括专家系统、决策支持系统、基 于案例推理、知识库系统等。
目前，开设“人工智能”课程比较普遍，而开设 “知识工程”课程比较少。 这样的结果是，大学生或研究生只掌握了人工智 能的概念和原理，而不会去开发它。这不利于人 工智能的推广和发展。
知识工程与知识管理二版ppt-第3章(4)
(4)
(4) 中 的 内 容
3.3商务智能—基于数据仓库的决策支持系统
20世纪90年代中期，国外兴起了三项决策支持新技 术: 数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数 据挖掘（DM）。
数据仓库、联机分析处理、数据挖掘的结合形成了： 商务智能—基于数据仓库的决策支持系统。
例如：多个时期的数据可能会出现在同一个“事实表”中。
星型模型数据如下图：
（2）雪花模型
雪花模型是对星型模型的扩展，雪花模型对星型模型的 维表进一步层次化，原来的各维表可能被扩展为小的事实表， 形成一些局部的“层次”区域。 它的优点是最大限度地减少数据存储量，以及把较小的 维表联合在一起来改善查询性能。 在上面星型模型的数据中 ，对“产品表”“日期 表”“地区表”进行扩展形成雪花模型数据见下图。
（1）信息共享 商务智能系统可以实现信息共享，可以迅速找到所需 要的数据，进行分析。 例如：某公司通过商务智能系统跟踪商品的质量管理， 能及时发现问题，而不是一个星期后查阅各种报告 来发现问题。
时间的节省以及产品质量的提高，不仅降低了企业的 成本，也给公司带来了更多的收入。
（2）实时反馈分析 商务智能的运用能够使员工随时看到工作进展程度， 并且了解一个特定的行为对现实目标的效用。 如果员工们都能看到自己的行为如何提升或者影响了 业绩，那么也就不需要过于复杂的激励体系了。 例如：朋斯卡物流公司，司机的激励机制与其驾驶表 现，如每英里的耗油量和损耗程度等成本控制方面 的因素相关联。
（3）鼓励用户找出问题的根本原因 通过企业商务智能系统，能够找到某部门业绩糟糕 或者出色的根本原因，只要不断地追问“为什么？ 为什么？”这个过程。
比如每季度的销售情况，对于每个新问题，在分层 数据中采取不断的钻取的方法，就能把最根本的 原因找出来。
防忽悠：知识管理与知识工程的区别和联系
防忽悠：知识管理与知识工程的区别和联系这是典型的忽悠用户的手段，利用用户对新概念的不熟悉坑蒙拐骗。
我们认为知识管理与知识工程的区别是管理概念与技术手段：技术有用但其价值一定是服务于管理战略和目标，而当前中国企业的核心问题是信息和知识的生产、传递、应用问题，里面更多涉及到知识型员工行为、动力及习惯，是一个复杂的知识管理问题。
从概念上讲，知识管理属于管理领域,尽管它也用到相应的技术手段。
知识工程属于技术领域，即便它也采用了部分管理思想。
知识管理着力点在于通过管理的方式提升整个组织的运营效率和能力，提供战略、决策的支撑。
知识工程的着力点在于关键和核心技术问题的解决，通过成熟知识的沉淀、复用解决明确的研发、工程问题。
知识工程会用到知识管理的方法和分析模型,是知识管理的一种具体应用。
知识管理则范围更广,涉及企业管理的多个方面和角度。
知识管理与知识工程概念的提出知识管理（Knowledge Management）作为一种管理思想，伴随着人类的发展历史。
人们很早就认识到了知识的记录、传播、表达的价值并发明和设计了相应的方法。
管理学大师彼得·德鲁克在1966年出版的《卓有成效的管理者》中第一次明确提出了知识工作者（Knowledge Worker）的概念,其后学术界和工业界进行了许多对于知识管理的研究和实践。
在1990年代中期开始，随着信息爆炸和知识更新周期的加州，知识管理成为全球学术与商业应用研究和实践的热门主题，其主要针对个人及社群所拥有的显性知识和隐性知识的确认、创造、掌握、使用、分享及传播进行积极及有效的管理。
其主要涵盖的固有理论及应用层面包括学习型组织、企业文化、信息科技应用，及人力资源管理等。
知识工程（Knowledge Engeneering）的概念是在1977年美国斯坦福大学计算机科学家费根鲍姆教授(B.A.Feigenbaum)在第五届国际人工智能会议上提出的。
他认为，“知识工程是人工智能的原理和方法，对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。
知识工程与知识管理二版ppt-第6章(3)
6.2知识， 变换规则知识挖掘是挖掘变换规则知识.
知识挖掘定理帮助我们从知识及相关的变 换中获取变换规则链知识. 基于本体的知识挖掘定理帮助我们在数 据仓库中多维层次数据中获取变换规则链.
目前，数据仓库的问题原因分析基本上 是在人的指导下，对多维层次数据进行钻取 操作，找到问题发生的原因.
再下钻到昆明客运总周转量节点上的变换为： T昆明客运（今年总周转量-去年总周转量）=-16.5（负增长）
再下钻到昆明座机为150座级与200-300座级 机型的总周转量两个结点上的变换分别为： T150座机（今年总周转量-去年总周转量）=-6.83 （负增长） T200-300座机（今年总周转量-去年占用转量）=-6.9 （负增长） 根据定理5，可得到变换规则链为： T150座机∧T200-300座机→T昆明客运→T西南客运→T西南总量
该变换规则链说明：出现西南地区总周转量 相对去年出现较大负增长，原因主要是昆明地区 150座机和200-300座机型，相对去年出现较大负 增长造成的. 该变换规则链的获得是从问题结论的变换， （T西南总量）出现负增长，通过多维数据钻取，逆 向找它的前提变换，再向下钻取，一直到最底层 （叶节点）中的变换，（T150座机及T200-300座机）出 现大的负增长。 该叶节点的变换才是本体根节点问题的根本 原因.
定理3（基于集合的变换规则） 对于变换Taa=b和变换Tee=f, 若存在集 合关系a e, b f,则存在变换规则： Taa=b → Tee=f
变换Ta与Te是同类变换，即两个变换前的对象 {a,e}与两个变换后的对象{b,f}均在同类集合中.
6.2.4.2 基于本体的变换规则链的获取
变换规则知识的推理是在知识推理的基础上， 扩展为对变换规则知识的推理。
知识工程与知识管理二版ppt-第6章(2)
2)结论变换 T(N)=P T(P)=N
（3）变换规则的知识挖掘
利用变换规则的知识挖掘的
定理1和定理2， 可以得到变换规则知识
1)类别发生变化的变换规则知识
(天气=晴) and (T7(湿度=高)=( 湿度=正常) )→T(N)=P (湿度=高) and (T1(天气=晴)=(天气=多云) )→T(N)=P (天气=晴) and (T10(风=有风)=( 风=无风))→T(N)=P (风=有风) and (T3(天气=雨)=(天气=多云) )→T(N)=P (天气=晴) and (T8(湿度=正常)=( 湿度=高) )→T(P)=N
“变换”可以是简单变换，即把 一个具体 的对象变换成另一个具体的对象。 “变换”可以是复杂的宏观的变换，即把 一个目标变换成另一个目标。
目标可以是一系列定量计算过程的抽象， 也可以是多次定性推理过程的抽象。
6.2.1.2 变换规则
定义：包含变换的规则，即与变换有关的具有 产生式关系的规则式，我们统称为变换规则， 或称变换产生式。 变换可能由某个条件(原因)产生或者变换会引 起某个结果，与变换有关的具有因果关系的 规则式，我们统称为“变换规则”。
(天气=雨) and (T9(风=无风)=( 风=有风))→T(P)=N
2)类别不发生变化的变换规则知识
(湿度=正常) and (T1(天气=晴)=(天气=多云) )→类别=P (风=无风) and (T3(天气=雨)=(天气=多云) )→类别=P (风=无风) and (T6(天气=多云)=(天气=雨) )→类别=P
属性类别天气气温湿度风1晴热高无风n2晴热高有风n3多云热高无风p4雨适中高无风p5雨冷正常无风p6雨冷正常有风n7多云冷正常有风p8晴适中高无风n9晴冷正常无风p10雨适中正常无风p11晴适中正常有风p12多云适中高有风p13多云热正常无风p14雨适中高有风n1数据挖掘获得的知识if天气晴and湿度正常then类别pif天气多云then类别pif天气雨and风无风then类别pif天气晴and湿度高then类别nif天气雨and风有风then类别n2存在的变换t1天气晴天气多云t2天气晴天气雨t3天气雨天气多云t4天气多云天气晴t5天气雨天气晴t6天气多云天气雨t7湿度高湿度正常t8湿度正常湿度高t9风无风风有风t10风有风风无风1条件变换2结论变换tnptpn3变换规则的知识挖掘利用变换规则的知识挖掘的定理1和定理2可以得到变换规则知识天气晴andt7湿度高湿度正常tnp湿度高andt1天气晴天气多云tnp天气晴andt10风有风风无风tnp风有风andt3天气雨天气多云tnp天气晴andt8湿度正常湿度高tpn天气雨andt9风无风风有风tpn1类别发生变化的变换规则知识湿度正常andt1天气晴天气多云类别p风无风andt3天气雨天气多云类别p风无风andt6天气多云天气雨类别p湿度正常andt4天气多云天气晴类别p2类别不发生变化的变换规则知识脑出血和脑血栓两种疾病实例中获取两类病的规则疾病的特征属性
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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。