知识工程
知识工程发展历程
知识工程作为一门学科，其发展历程可以分为几个主要阶段：1. 知识工程的萌芽（1950s-1970s）：知识工程的概念最早可以追溯到20世纪50年代，当时人工智能（AI）的研究开始兴起。
1960年代，专家系统的出现标志着知识工程的初步实践。
专家系统是一种模仿人类专家解决特定领域问题的计算机程序，它通过存储和使用领域知识来进行推理和决策。
2. 知识工程的发展（1980s-1990s）：在这一时期，知识工程得到了快速发展。
知识获取技术、知识表示方法和推理机制等方面取得了显著进步。
同时，知识工程开始应用于多个领域，如医疗、金融、制造业等。
这一时期还见证了知识库系统和智能代理的兴起。
3. 知识工程的成熟（2000s-2010s）：随着互联网和大数据技术的普及，知识工程进入了一个新的阶段。
在这一时期，知识工程开始关注大规模知识的整合、管理和推理。
语义网、本体论和知识图谱等技术的出现为知识工程提供了新的工具和方法。
此外，机器学习和深度学习的兴起也为知识工程带来了新的可能性。
4. 知识工程的融合与创新（2020s-至今）：在当前阶段，知识工程正在与其他学科进行更深入的融合，如认知科学、数据科学和计算机视觉等。
同时，随着自然语言处理（NLP）技术的不断进步，知识工程在理解和生成自然语言方面取得了重要突破。
此外，知识工程还在探索如何更好地与人类协作，以实现更高效的知识共享和创新。
总的来说，知识工程的发展历程是一个不断演进和创新的过程。
从最初的专家系统到现在的知识图谱和深度学习，知识工程已经取得了显著的进步。
未来，随着技术的不断发展和学科交叉的深入，知识工程有望在更多领域发挥重要作用，推动人类社会的进步和发展。
对知识工程的理解和感悟
对知识工程的理解和感悟一、知识工程的定义及其重要性知识工程是通过运用计算机和信息科技，将知识从人类的大脑和书籍等载体中提取出来，并把这些知识运用到实际生产和生活中的一种技术和方法。
它是信息时代人类智慧的结晶，具有非常重要的意义。
知识工程在当今的生产和生活中发挥着非常重要的作用，尤其是在人工智能和机器学习等领域的发展中。
通过知识工程可以实现对知识的自动化处理和高效利用，提高生产力和效率，为人们的生活带来更多的便利和舒适。
二、知识工程的实现方式1.知识表示方法知识工程的核心在于知识的表示和推理，因此，知识表示方法是关键。
常见的知识表示方法有贝叶斯网络、人工神经网络、本体、规则等。
2.知识获取技术知识工程的知识来源于人类的大脑和书籍等载体，因此，知识获取技术就显得至关重要。
知识获取技术包括自动抽取、爬虫、人机交互、人工标注等多种方式。
3.知识推理技术知识推理技术是知识工程的另一个重要组成部分，是将已经获取到的知识运用到实际问题中去的方式。
知识推理技术包括逻辑推理、规则推理、概率推理等多种方式。
三、知识工程应用1.智能问答系统智能问答系统是基于知识工程技术实现的一种对话式的交互系统，可以利用知识库中的知识为用户提供及时、准确的信息服务。
例如，语音助手和智能客服等。
2.智能推荐系统智能推荐系统是一种基于知识工程技术实现的咨询和推荐系统，通过对用户的历史行为和兴趣，利用知识库中的知识进行精准的推荐。
例如，电商网站中的推荐商品、音乐网站中的推荐歌曲等。
3.智能医疗系统智能医疗系统是利用知识工程技术来实现精准医疗服务的一种智能系统，可以通过对患者的症状和病史进行分析，帮助医生做出更为准确的诊断和治疗方案。
四、知识工程的未来发展趋势随着人工智能和机器学习等技术的不断发展，知识工程的应用范围和深度也将逐渐拓展。
未来的知识工程将更加注重人机协同、知识可视化、知识的快速获取和分发等方面的发展。
同时，知识工程还将广泛应用于更多的领域，如教育、金融、交通等，为人们的生产和生活带来更大的利便。
知识工程与知识管理
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。
知识工程
知识工程学以知识工程作为研究对象而形成的有关知识工程理论和方法体系的学科就是知识工程学。
知识工程是指为了科学合理地设计、开发、生产、分配和使用知识资源，促进知识资源的优化配置，而采用的规划、组织、协调等技术方法和手段的总和。
知识工程学中的“工程”一词，并非指的真正的实物工程，而是借用了工程学特有的科学合理的框架结构，系统的思想方法，以及由相互联系、制约和影响的内部各要素组成的高效运作的有机整体的机制原理。
知识工程学中的“知识”一词，特指“知识经济”概念中的知识，其含义是：“知识经济”概念是联合国研究机构于1990年首先提出的。
1996年，总部设在巴黎的联合国国际经济合作与发展组织（OECD）在其题为《以知识为基础的经济》的报告中正式给“知识经济”下了一个这样的定义：“建立在知识和信息的生产、分配和使用之上的经济”。
该报告还进一步将其“知识”具体划分为：⑴“知道是什么”的知识。
即关于叙述事实方面的知识（即信息），如我国的国民生产总值、资源分布状况等；⑵“知道为什么”的知识。
即关于自然规律和原理方面的知识，如价值规律、利率杠杆调节货币供给的机制原理等；⑶“知道怎么做”的知识。
即关于做某事的才能和能力方面的知识，包括技术、技能和决窍等；⑷“知道是谁”的知识。
即关于占有或了解“谁”知道什么和知道怎么做的信息，并通过与之接触来有效使用其知识的知识。
其中⑴和⑵被称为归类知识；⑶和⑷被称为沉默知识。
归类知识可以通过读书、接受正规教育以及查看数据库的形式而取得；沉默知识则主要通过社会实践和师傅带徒弟式的言传身教的途径来获取。
概括地说，知识经济中的“知识”指的是人类发明和发现的所有知识，包括自然科学知识和社会科学知识。
其中主要是技术科学、管理科学（软科学）和行为科学知识，以及储存于人的大脑中的潜能知识、智力、智慧和创造力等。
参考文献：杨孟著：《论知识工程》，《中国知识经济文选》第44－47页，中国经济出版社，2000年1月第1版；杨孟著：《论知识创新工程》，《财经理论与实践》1999年第4期）。
知识工程
知识工程这个术语最早由美国人工智能专家E.A.费根鲍姆提出。
由于在建立专家系统时所要处理的主要是专家的或书本上的知识，正像在数据处理中数据是处理对象一样，所以它又称知识处理学。
其研究内容主要包括知识的获取、知识的表示以及知识的运用和处理等三大方面。
基本概念知识工程作为一门学科有以下几个最基本的概念。
数据定义为客观事物的属性、数量、位置及其相互关系等的抽象表示。
而且要特别强调这些属性、数量、位置及其相互关系等都可能是模糊的。
如“20岁左右”、“很年轻”、“不太高”、“点A与点B靠得很近”等等词语中虽包含着数量，但这些数量是模糊的。
此外，因为任何一张图（精确的或模糊的）都在某种意义上可认为是表示一些对象之间的某种关系，所以在知识处理中也可以把它认为是一种数据。
由此可见在知识处理中数据的范围是很广的。
但是，不管什么样的数据，它只表示一种数量及关系概念，具体涵义是没有的。
信息定义为“数据所表示的涵义（或称数据的语义）”。
因此也可以说信息是对数据的解释，是加载在数据之上的涵义。
所以反过来可称“数据是信息的载体”。
如“5”在一种具体场合可以解释为“5个苹果”，而在另一种特定场合又可以解释成“5种思想”、“5个X”等。
对模糊的数据也一样，例如“20左右”这个模糊数，既可能代表年龄“20岁左右”，也可代表日期“20日前后”等。
可见信息是带具体涵义的数据。
知识以各种方式把一个或多个信息关联在一起的信息结构。
如果把“不与任何其他信息关联”也认为是一种特殊的关联方式（不关联），则单个的信息也可以认为是知识的特例，我们称之为“原子事实”。
例如“天很阴且闪电频繁”，“天要下雨”等都是一些孤立的信息或“原子事实”。
然而，如果把这两个信息用“如果，则”这种因果关系联系起来就成了一条知识：如果“天很阴且闪电频繁”则“天要下雨”（多半如此）。
以上陈述中的“频繁”、“多半如此”等都表示一些模糊概念。
智力指运用知识解决问题的能力。
知识可以存储在书本里，或计算机的磁盘和磁带中等，它是一种静止的死东西。
知识工程名词解释
知识工程名词解释
知识工程（Knowledge Engineering）是指一门研究如何结合人类知识和技能，使其可以被计算机中的程序来表示和利用的科学。
它更侧重于研究知识如何表示和维护，以及如何使用合理的方法集成知识和技能建模，以便更好地支持人类的决策和行为。
关键术语：
1. 知识工程：知识工程是一门研究如何结合人类知识和技能，使其可以被计算机中的程序来表示和利用的科学。
2. 知识表示：知识表示是用程序表示人类知识的一种方法。
它研究如何使用有限的语言来准确描述知识，这些语言可以被计算机处理。
3. 知识维护：知识维护指的是知识表示中的管理知识的过程：存储，维护和管理知识。
4. 集成：集成是将多个知识模型或技能模型组合在一起的过程，以便在实际应用中支持人类的决策和行为。
5. 模型：模型是一种抽象方法，用来表达、表示和分析人类知识和技能。
知识工程与表征学习
知识工程与表征学习一、什么是知识工程关于知识工程的定义，一直存在着争议。
比如布卢姆(Bloom，1986)将知识工程定义为对具体事物和普遍原理的回忆，对方法和过程的回忆，或者对一种模式、结构或框架的回忆。
还有--些研究者将知识工程定义为由信息构成的、储存于长时记忆中的表征(Howard，1995) 。
这类定义比较强调知识工程的结果，未能反映知识工程产生的来源，因而只是对知识工程的现象描述。
另外，西方许多心理学家倾向于把知识工程视作言语信息(Gagne，1985)，即用言语符号来标志某种事物或表述某些事实。
这种解释又使得知识工程的含义过于狭窄，也不能全面说明知识工程的本质。
一般而言，知识工程可以在两种意义上使用。
一是指人类知识工程，该类知识工程经常以书籍、计算机或其他载体来储存，构成人类所具有的信息总和。
二是个体知识工程，是某个体头脑中所具有的信息总和。
无论是人类知识工程还是个体知识工程，其实质都是通过主客体的相互作用产生的，是客观事物的特征与联系在人脑中的能动反映，是客观事物的主观表征。
对于这一定义，可以从知识工程的产生基础和表现形式两个方面来理解。
从知识工程的产生基础来看，它是在主客体的相互作用的基础上，通过人脑的反映活动产生的。
主客体的相互作用即反映活动的主体与作为反映对象的客体之间的相互作用。
如果没有被反映的对象，即没有事物的特征与联系的作用，则头脑中不会产生任何反映。
因此，知识工程来源于客观存在的事物，具有客观性。
从知识工程的表现形式来看，它是主客观相统一的产物，是一-种主观表征。
知识工程虽然是对客观事物的反映，具有客观性，但知识工程并不是客观事物本身，而是客观事物在人脑中的主观映象，因此它又具有主观性。
二、知识工程的表征学习一般认为，表征(representation) 包括内容和形式两个方面。
内容指表征所具有的实际信息，形式即表达内容的方式。
相同的内容可用不同的形式表示，如“中国的首都是北京”和“北京是中国的首都”表达的是相同的内容。
知识工程发展历程
知识工程发展历程全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：知识工程是一门涉及多领域知识的交叉学科，其诞生和发展伴随着信息技术的快速发展而逐渐壮大。
知识工程的发展历程可以追溯至上世纪60年代，随着人工智能的兴起，知识表示和知识推理成为学术界关注的焦点。
在上个世纪六十年代和七十年代，基于规则的专家系统是人工智能领域的热门话题，被视为知识工程的先锋。
专家系统通过将领域专家的知识转化为规则、推理引擎和知识库的方式来解决专业问题。
Dendral系统是第一个成功应用于有机物质分析领域的专家系统，为后来的知识工程研究奠定了基础。
随着信息技术的不断进步，推动了知识工程的进一步发展。
上个世纪八十年代，语义网络和本体论等知识表示模型被引入知识工程领域，为知识的组织、分享和推理提供了更为灵活和高效的手段。
特别是Tim Berners-Lee在1989年发明了万维网技术，为知识工程的应用和发展创造了更广阔的空间。
进入二十一世纪，知识工程领域迎来了新的挑战和机遇。
随着大数据和人工智能技术的突破，知识图谱等新型知识表示方法相继出现，为知识工程的发展带来了全新的可能性。
知识图谱是将实体、关系和属性进行语义建模，用于描述现实世界中的知识和信息，被广泛应用于搜索引擎、智能问答系统等领域。
知识图谱与语义网、本体论等传统知识表示模型也在知识工程领域得到了融合和发展。
本体论提供了一种形式上的、适合机器处理的方式来描述领域的概念、关系和属性，为知识工程的语义建模和联结提供了理论基础。
语义网技术则强调语义信息的表示、分享和应用，为知识工程的知识组织和推理提供了技术支持。
在知识工程领域，知识图谱的应用被广泛认可为知识管理系统的未来发展方向。
知识图谱将不同领域知识进行了语义化建模、统一表达和有效推理，提高了知识的利用效率和智能化程度。
利用知识图谱技术，企业可以更好地管理自身的知识资产，为决策提供更为准确和及时的支持。
知识工程的发展历程可以总结为从规则到语义的演进。
制造业知识工程
制造业知识工程制造业，这可真是个了不起的领域！就像一座巨大的宝藏，藏着无数的奥秘和惊喜。
你想想，一辆汽车从设计到生产下线，得经过多少道工序，多少人的智慧和努力？这可不简单，每一个零部件都像是一个小战士，有自己的使命和责任。
在制造业中，知识工程那就是我们的秘密武器。
它就像是一位超级军师，给我们出谋划策，指引方向。
比如说，材料的选择，这可不是随随便便就能决定的。
是用钢铁还是铝合金？这就像是选择是吃米饭还是面条一样重要。
不同的材料，性能不同，成本不同，应用的场景也不同。
如果选错了，那可就麻烦大啦！再说说工艺流程的设计。
这就好比是规划一场旅行，从哪里出发，经过哪些地方，每个地方停留多久，都得安排得妥妥当当。
一个环节出了差错，整个生产过程都可能会乱套。
还有质量管理，这可是关系到产品的声誉和市场的认可。
就像我们交朋友，得真心实意，质量过硬才能赢得别人的信任和喜爱。
不然，生产出来的东西总是有毛病，谁还愿意买呢？说到这，你可能会问，那知识工程到底怎么发挥作用呢？其实啊，它就像一个巨大的知识宝库。
里面装满了各种各样的经验、技术和数据。
通过对这些知识的收集、整理、分析和应用，我们可以少走很多弯路。
比如说，以前生产一个产品，可能需要一次次的试验和摸索，浪费大量的时间和资源。
但有了知识工程，我们可以借鉴前人的经验，快速找到最优的解决方案。
这是不是很棒？而且，知识工程还能帮助我们预测问题，提前做好防范措施。
就像天气预报一样，知道明天可能会下雨，我们就提前带上雨伞。
在制造业中，提前知道可能出现的问题，就能提前准备，避免损失。
另外，它还能促进创新呢！把不同领域的知识融合在一起，说不定就能碰撞出奇妙的火花，创造出全新的产品和工艺。
这就像把不同的食材放在一起，能做出一道道美味的新菜。
总之，制造业知识工程就像是制造业的灵魂，让整个制造业充满活力和智慧。
咱们可不能小瞧它，得好好利用它，让制造业不断发展壮大，创造出更多更好的产品，为我们的生活带来更多的便利和惊喜！难道不是吗？。
知识工程与创新
知识工程与创新全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：知识工程与创新随着科技的不断发展，知识工程与创新成为了当今世界不可忽视的重要领域。
知识工程是指利用计算机科学和信息技术来处理和管理知识的一种技术领域，而创新则是指在解决问题、开发新产品或提升服务质量方面采用不同寻常的方法。
将知识工程与创新结合在一起，可以为企业、组织以及个人带来巨大的益处。
在当今信息爆炸的时代，知识已经成为了最宝贵的资源之一。
人们需要不断学习新知识，更新知识结构，从而与时俱进。
而知识工程为人们提供了更加高效的学习方式和知识管理工具。
通过知识工程技术，人们可以更加方便地获取信息，整合知识，提高工作效率。
利用知识图谱技术，可以将海量知识数据进行智能化处理，为用户提供个性化的知识服务。
知识工程不仅可以帮助人们更好地利用知识资源，还可以促进知识的创新和传播。
创新是推动社会进步和持续发展的关键动力。
而知识工程为创新提供了强有力的支持。
通过知识工程技术，可以帮助人们更好地理解问题，找到解决方案，并实施创新。
利用大数据分析技术，可以挖掘隐藏在数据中的规律和趋势，为企业提供更准确的决策支持。
知识工程还可以帮助企业进行知识管理，建立知识共享平台，促进团队之间的交流与合作，从而激发创新的动力。
在知识工程与创新的结合中，企业可以实现知识转化和创新转化，将知识资源转化为创新成果，提高企业的核心竞争力。
利用知识图谱技术，可以帮助企业有效管理和利用知识资源，推动企业的技术创新和产品创新。
知识工程还可以帮助企业发现新的商业模式和市场机会，为企业的发展提供新的思路和方向。
通过知识工程与创新的合作，企业可以实现自身的可持续发展，赢得市场竞争。
第二篇示例：知识工程与创新是当今社会发展中至关重要的两个方面。
知识工程是指通过对知识的整合、管理和应用，从而创造新的知识和价值的过程。
而创新则是指通过改变和创造，满足人们需求的过程。
知识工程和创新相辅相成，互相促进，共同推动社会的发展和进步。
知识工程方案
知识工程方案一、背景介绍知识工程是指将人类知识进行结构化、形式化并用计算机进行处理和利用的一门交叉学科，它融合了计算机科学、人工智能、认知科学、语言学、逻辑学等学科的知识。
知识工程的目的是用计算机来模拟人类的智能，使计算机能够理解、处理和应用知识，为人类提供更智能、更高效的服务。
在信息时代背景下，随着海量数据的涌入和信息技术的快速发展，知识工程越来越受到人们的重视。
知识工程技术的应用范围也越来越广泛，涉及到各个行业和领域。
比如，在医疗健康领域，知识工程可以帮助医生提高诊断效率和准确率；在金融领域，知识工程可以帮助银行和保险公司建立智能风控系统；在智能制造领域，知识工程可以帮助企业实现智能制造和自动化生产。
为了有效利用知识工程技术，我们需要构建一个完整的知识工程方案，从而实现知识的获取、表示、存储、推理、检索和应用等功能。
本文将围绕知识工程的相关技术和应用展开讨论，提出一个完善的知识工程方案。
二、知识工程技术1. 知识获取知识获取是知识工程的第一步，它是指从各种信息源中获取所需的知识。
知识获取的方式多种多样，包括数据挖掘、文本分析、网络爬虫、专家采访等。
在知识获取过程中，我们需要解决信息源的异构性、不完整性、不可靠性等问题，从而保证获取的知识的质量和准确性。
2. 知识表示知识表示是指将获取到的知识进行逻辑化、结构化和形式化的表示。
常用的知识表示方式包括本体、知识图谱、规则等。
本体是一种用于描述领域知识的形式化语言，它可以描述领域的概念、属性、关系等，从而使计算机能够理解和推理领域知识。
知识图谱是一种用于描述实体与实体之间关系的图形结构，它可以帮助人们更直观地理解知识之间的联系。
规则是一种用于表达知识推断规则的形式化语言，它可以帮助计算机进行逻辑推理和决策。
3. 知识存储知识存储是指将获取到的知识进行存储和管理。
知识存储的方式有很多种，包括图数据库、关系数据库、文档数据库等。
在知识存储过程中，我们需要解决数据的一致性、完整性、安全性等问题，确保知识能够被有效保存和管理。
知识工程 PPT
7
❖ 显性知识（Explicit Knowledge）（也称有形知识）：
是可以通过文字、图片、声音、影像等方式记录和传播的知识（数学式 的表达、计算机程序、报告、地图、规格以及手册等 ） （上述前两类——what and why）
❖ 隐性知识（Tacit Knowledge）（也称无形知识）：
是难以用文字记录和传播的知识。 ▪ 技术要素：技术诀窍、技能和能力 ▪ 认知要素：分析问题、判断力、前瞻性 ▪ 经验要素：经验和阅历 ▪ 情感要素：直觉、偏好、情绪 ▪ 信仰要素：价值观、人生观、目标倾向 （上述后两类——how and who）
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GB/T 23703.1—2009 知识管理（Knowledge Management） ❖ 对知识、知识创造过程和知识的应
用进行规划和管理的活动。
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1-重复整理 知识，已有 知识库的应 用。
2-海量知识都 在库内，需要 时难以找到适 用的知识。
3-新知识积累 与更新无有效 途径 。
12
❖ 知识、知识管理与知识工程
（联系）
智慧
6
❖ 经济合作与发展组织（OECD）将广义的知识按内容分为四种：
⑴ What —— 关于“知道是什么”的知识，记载事实和现象的数据；包括传统上 所说的自然科学知识和社会科学知识；
⑵ Why —— 关于“知道为什么”的知识，记载自然和社会的科学理论与规律方 面的知识；
⑶ How —— 关于“知道怎样做”的知识，关于技能、诀窍和经验方面的知识；
❖ 在这本著作中，他探索了如何管理快速成长的知识型组织，指 出知识型组织不同于传统的企业，经营依赖的是知识和员工的 创造能力。该书一经出版，便风行一时，成为最佳畅销书。他 也因此成为在知识管理研究和实践方面具有重要影响的早期知 识管理领袖。
知识工程建设方案
知识工程建设方案一、前言知识工程是基于计算机、人工智能和知识管理技术的交叉学科，旨在通过有效地管理和利用知识资源，帮助组织提高创新能力和竞争力。
知识工程建设方案旨在通过构建知识图谱、智能搜索、智能推荐等技术手段，提高知识的可发现性和可利用性，实现知识的自动化管理和应用。
本文将针对知识工程建设的关键技术、流程和实施方案进行详细介绍。
二、关键技术知识图谱：知识图谱是一种结构化的知识表示模型，可以将知识组织成实体和关系的网络图，用于描述知识的概念、属性和关联关系。
知识图谱技术可以从已有的知识资源中抽取结构化的知识，构建实体-关系-属性的模型，利用图数据库技术进行存储和查询。
知识图谱可以帮助用户快速定位和理解相关知识，为知识的可发现性和可利用性提供支持。
智能搜索：智能搜索是指通过自然语言处理、信息检索和推荐系统技术，提供个性化、精准的知识搜索服务。
智能搜索技术可以分析用户的搜索需求，从知识图谱中抽取相关知识，并根据用户的兴趣和行为习惯，进行个性化推荐。
智能搜索可以帮助用户快速定位需要的知识，提高知识搜索的效率和准确性。
智能推荐：智能推荐是指通过机器学习、协同过滤和推荐系统技术，为用户提供个性化的知识推荐服务。
智能推荐技术可以分析用户的行为数据，识别用户的兴趣和偏好，从知识图谱中抽取相关知识，并向用户提供个性化的推荐。
智能推荐可以帮助用户发现更多可能感兴趣的知识，增强用户的使用体验和粘性。
三、流程知识工程建设一般包括知识抽取、知识标注、知识存储和知识应用等流程。
1. 知识抽取：知识工程的第一步是从各种知识资源中抽取结构化的知识。
知识抽取可以利用自然语言处理、文本挖掘和机器学习技术，从文本、数据库和网络等来源中抽取实体、关系和属性等结构化的知识。
知识抽取需要根据具体的领域和应用需求，设计相应的知识抽取规则和算法，提高抽取的精确度和覆盖范围。
2. 知识标注：知识抽取之后，需要对抽取的知识进行标注，即对知识进行语义化和分类。
知识工程的应用实例
知识工程的应用实例
知识工程是一种将知识表示、推理和学习引入到计算机系统中的技术，它可以帮助人们更好地利用和管理知识资源。
在科学研究、教育、医疗、工业生产等各个领域，知识工程都有着广泛的应用。
在医疗领域，知识工程可以帮助医生更好地进行诊断和治疗。
通过构建专家系统，医生可以输入患者的症状和体征，系统会根据已有的医学知识库进行推理，给出可能的疾病诊断和治疗方案。
这种应用可以帮助医生提高诊断的准确性和治疗的有效性，从而更好地保障患者的健康。
在工业生产领域，知识工程可以帮助企业更高效地进行生产和管理。
通过构建智能制造系统，企业可以将生产中的各种知识和经验进行积累和整合，从而提高生产效率和产品质量。
同时，知识工程还可以帮助企业实现智能化的生产调度和资源分配，使生产过程更加灵活和高效。
在科学研究领域，知识工程可以帮助科学家更好地进行知识的发现和创新。
通过构建智能科研助手系统，科学家可以利用系统中积累的大量科研文献和数据，进行知识的挖掘和分析，从而更好地发现科学问题的规律和机理，推动科学研究的进展。
在教育领域，知识工程可以帮助学生更好地进行学习和知识获取。
通过构建个性化教育系统，学生可以根据自己的学习需求和兴趣，获取到最适合自己的学习资源和教学内容，从而提高学习效率和学习成绩。
总的来说，知识工程在各个领域都有着广泛的应用前景，它可以帮助人们更好地利用和管理知识资源，从而推动社会的发展和进步。
随着科学技术的不断发展，相信知识工程在未来会有更加广泛和深入的应用。
知识工程的概念
知识工程的概念知识工程，这听起来是不是有点高大上呢？其实啊，没那么神秘。
就好比咱们盖房子，知识工程呢，就是在知识的世界里盖房子。
咱们先说说知识工程里的知识获取吧。
这就像咱们去收集盖房子的材料。
你想啊，要是盖房子没有砖头、水泥这些材料，那房子能盖起来吗？肯定不能啊。
知识获取也是这样，得从各种各样的地方把知识找出来。
比如说，从书本里、从专家的脑袋里、从实际的经验里。
这就像你到处去找质量好又便宜的建筑材料一样。
你不能光盯着一个地方找，得多处寻觅。
而且啊，获取知识的时候可不能马马虎虎的，就像你挑建筑材料得精挑细选，要是有坏的砖头，那房子的质量可就没保障了。
知识表示呢，这就像是把找来的材料按照一定的方式堆放好，准备盖房子。
你得让这些知识有条有理的，不能乱成一团。
比如说，你可以把知识用图表表示出来，就像把砖头按照形状和用途分类摆放一样。
或者用一些专门的语言来描述知识，这就好比给不同的建筑材料贴上标签，让你一眼就能知道这个知识是干什么用的。
要是知识表示得不好，就像建筑材料乱堆乱放，到用的时候你就找不到，那多麻烦啊。
知识推理啊，这就像在盖房子的时候，根据现有的结构和材料去推断下一步该怎么做。
比如说，你看到房子的一面墙已经砌好了，那你就能推断出接下来应该在哪里留窗户，在哪里安门。
在知识工程里呢，就是根据现有的知识去推断出新的知识。
这就像一个聪明的工匠，看着手里的材料和已经盖好的部分，就能想出怎么把房子盖得更漂亮更结实。
要是没有这个知识推理的能力，那就像一个工匠只会按照别人的吩咐做，自己一点都不会动脑子，那房子能盖得好吗？肯定盖不好啊。
再说说知识的运用吧。
这就像房子盖好了，咱们得住在里面享受生活一样。
知识获取了，也表示好了，推理出了新的知识，那这些知识得有用啊。
比如说，企业根据知识工程得到的知识来改进生产流程，提高产品质量。
这就像住在好房子里，舒服又安心。
要是知识获取了一大堆，却不知道怎么用，那就像盖了一座漂亮的房子，却空在那里没人住，多浪费啊。
知识工程与专家系统
知识工程与专家系统1 .知识是什么所谓知识，是人们对自然现象的认识和从中总结出的规律、经验。
人类的知识是极其丰富与庞杂的，如何规范描述这些认识、规律、经验一直是人们所探讨的问题，至今没有一个统一模式，但常用K = F + R + C来表述，其中K 表示知识项(Knowledge Items ) ;F 表示事实(Facts ) ，是指人类对客观世界、客观事物的状态、属性、特征的描述，以及对事物之间的关系的描述;R 表示规则(Rules ) ，是指能表达在前提与结论之间的因果关系的一种形式;C 表示概念(ConcePts ) ，主要指事实(术语)的含义、规则的语义说明等。
知识的层次关系描述如图6 一30 所示，其中再生知识是指人们在对客观世界、客观事物认识和总结的基础上，升华提高的系统的专业知识，这些知识被人们学习、传授、再提高、再扩充，最终为人类的需要服务。
2 .知识工程人类智能的衡量反映在对问题的求解、推理能力，学习能力，联想能力上，这就是所谓的“智能三要素”。
如何用计算机系统来实现这些能力，那就是知识工程(Knowledge Based Engineer -ing , KBE )所要解决的问题。
此外，如何通过知识库获得新的知识、新的结论、新的规律等;知识处理系统和知识库的工程设计与实现等间题;人与知识处理系统、知识库之间的界面如何进行交互作用，各种知识处理系统之间的关系问题，以及对知识结构、知识库的研究，这些问题及其实现方法和技术就构成了“知识工程”，或称“知识处理学”。
知识工程是获取特定领域知识并将它送到知识库中去的过程，它是一种设计方法学，使用启发式的设计规则，涵盖构件、装配和系统的开发，系统存储的产品信息模型包含了几何和非几何信息，以及描述产品如何设计、分析和制造的工程准则。
比起其他基于知识的系统，知识工程更加专注于工程设计以及后继的制造、销售等活动。
对知识的处理至少包括以下几个方面：l )知识的表示如何把这些知识用计算机所能接受的形式表示出来，这就是知识表示要研究的问题，应能提供给用户一种或多种知识表示方法，目前已有的知识表达方法有谓词逻辑方法，以框架为基础的知识表示方法，产生式规则，语义网络方法，脚本方法，过程式方法，直接表示法等.同时，一个良好的知识表示方法应该具有充分表达、有效推理、便于管理和易于理解等性能。
全国知识工程实施方案
全国知识工程实施方案为了推动我国知识产业的发展，提高国家整体的科技创新能力，全面提升国家的综合国力，我国制定了全国知识工程实施方案。
该方案旨在整合全国各地的知识资源，促进知识的共享和交流，加快知识产业的发展步伐，推动我国由知识型国家向知识强国的转变。
首先，全国知识工程实施方案将充分利用现代信息技术手段，建立全国知识资源数据库。
通过收集、整理和共享各地的科研成果、专利技术、学术论文等知识性资源，实现全国范围内的知识资源互通互享。
同时，通过建立统一的知识资源管理平台，实现对知识资源的统一管理和利用，避免资源的重复建设和浪费。
其次，全国知识工程实施方案将加大对知识产业的扶持力度。
通过设立专项资金，支持知识产业的创新发展和技术改造，鼓励企业加大研发投入，提高自主创新能力。
同时，鼓励高校和科研机构加强产学研合作，推动科技成果的转化和应用，促进知识产业与实体经济的深度融合。
再者，全国知识工程实施方案将加强对知识产权的保护和扶持。
通过完善知识产权法律法规，加强知识产权的司法保护，打击知识产权侵权行为，维护知识产权的合法权益。
同时，通过设立知识产权保护基金，对具有创新性和市场前景的知识产权进行扶持和保护，鼓励更多的人才投身到知识产权创造和保护工作中来。
最后，全国知识工程实施方案将加强对知识教育和普及工作。
通过加大对知识教育的投入，提高全民的科学素养和知识水平，培养更多的知识型人才。
同时，加强对知识产业的宣传和推广，营造良好的社会氛围，推动全社会对知识产业的关注和支持，形成全社会共同推动知识产业发展的良好局面。
综上所述，全国知识工程实施方案是我国知识产业发展的重要举措，具有重要的战略意义和长远的发展价值。
只有不断加强知识资源整合和创新驱动，不断提高知识产业的核心竞争力，才能实现我国知识产业的跨越式发展，为国家的经济社会发展注入强劲动力。
知识工程 知识边界 思维
知识工程知识边界思维嘿，朋友！咱今天来聊聊知识工程、知识边界和思维这几个有意思的事儿。
你知道吗？知识工程就像是一座精心打造的大厦。
那些知识，就像是一砖一瓦，通过巧妙的设计和搭建，组合成了一个完整的结构。
而从事知识工程的人呢，就像是建筑师，得考虑怎么让这座大厦既稳固又实用。
知识边界呢？它可不是什么固定不变的围墙。
你想想看，它就像那不断涨退的潮水。
有时候，我们觉得自己已经走到了知识的尽头，可再往前走几步，哇塞，新的领域又展现在眼前！这是不是很神奇？咱们再来说说思维。
思维这东西，就好比是一艘在知识海洋里航行的船。
如果思维僵化，那这艘船就像是被锚定在一处，动弹不得。
但要是思维活跃，那可就像装上了强大的引擎，能在知识的海洋里畅游无阻。
比如说，牛顿看到苹果落地，他的思维可不是停留在“哎呀，这苹果掉地上了”。
而是深入思考，从而发现了万有引力定律。
这就是思维的力量啊！要是牛顿没有那种打破常规的思维，谁能想到一个苹果能带来这么大的发现？再比如说，以前人们觉得能飞上天那简直是痴人说梦。
可那些有着创新思维的人，不断探索，不断尝试，飞机不就出现了吗？这难道不是突破知识边界，靠着独特思维创造奇迹的例子吗？我们在追求知识的道路上，不能被现有的知识边界困住。
就像爬山，不能因为眼前有个陡坡就觉得没法上去了。
得换个角度，找找新的路径。
你看那些在各个领域有重大突破的人，哪个不是突破了原有的知识边界，用独特的思维开辟出新天地？如果总是在已知的圈子里打转，怎么能有新的发现，新的创造？知识工程是基础，知识边界是挑战，而思维就是我们突破的利器。
我们不能满足于现有的知识，得让思维活跃起来，去探索那未知的领域。
难道你不想成为那个突破边界，发现新大陆的勇敢者吗？总之，要不断拓展自己的知识，勇于挑战知识边界，培养活跃创新的思维，这样才能在知识的海洋里乘风破浪，驶向更远的地方。
知识工程建设工作计划
知识工程建设工作计划知识工程建设工作计划是指为了将组织内外的知识进行有效集中、组织、共享和利用，提高组织的知识管理和决策能力，制定的一系列工作目标、任务和计划。
以下是一个关于知识工程建设工作计划的示例，用于指导实施知识工程建设。
一、目标和背景1. 目标：提高组织内部知识的积累和共享水平，促进组织内部的知识创新和转化，提升组织的综合竞争力。
2. 背景：随着信息时代的到来，知识成为组织最重要的资源之一，而有效的知识管理和利用对组织的发展至关重要。
二、工作策略1. 知识识别和收集：通过定期组织调研、内外部专家交流等方式，识别和收集组织内外的重要知识资源，包括经验、技术、文档、专利等。
2. 知识组织和分类：将识别和收集到的知识进行组织和分类，建立知识体系，包括各个领域的知识分类和相互关联的知识网络。
3. 知识共享和传播：通过建立知识管理平台，实现知识的共享和传播，包括知识库、在线协作工具、培训等，鼓励员工积极分享和学习知识。
4. 知识利用和应用：将知识应用于组织的日常工作中，提高工作效率和质量，促进组织的创新和发展。
三、具体工作任务1. 知识调研与分析- 调研组织内外的知识资源，包括人员和文档等。
- 分析知识资源的重要性和应用价值。
2. 知识价值挖掘和创新- 挖掘和利用组织内外的知识资源，促进知识创新。
- 鼓励员工提出新的知识和想法，进行知识共享和创新。
3. 知识组织和分类- 创建组织内部的知识体系，包括知识分类和相互关联。
- 设计知识管理平台，方便知识的组织和共享。
4. 知识共享和传播- 建立知识库，用于存储和分享知识资源。
- 推广使用在线协作工具，促进跨部门和跨地域的知识共享与协作。
- 组织内部培训和技术交流活动，加强员工之间的知识传播。
5. 知识利用和应用- 制定知识应用的流程和规范，确保知识的有效利用。
- 通过知识管理平台提供知识支持，提高工作效率和质量。
四、工作计划和时间安排1. 第一阶段（1个月）：进行知识调研与分析，确定知识资源和价值。
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对“知识工程”概念的一些理解对于知识的研究与探索一直是人类追求的目标，几千年来的情况都是这样的：哲学家研究有关知识的一般特性与规律，而自然科学家孜孜不倦地猎取具体的知识。
20世纪中叶以后，这种研究格局发生了变化。
由于知识在人类文明中所起的作用越来越大，不仅是哲学家、逻辑学家和心理学家，而且计算机科学家也在认真地研究知识的一般特性与规律。
这是因为人类已经进入了信息化社会，而且正在向知识化社会前进。
人类对知识的掌握很大程度上体现为这些汪洋大海般的知识是能够通过计算机和计算机网络操作和使用的。
计算机科学家的任务是要研究处理各种复杂知识的理论与方法。
知识工程学是一门新兴的学科，至今只有约十年的历史。
知识工程学是从知识的本源上来探讨知识的产生和使用，进而建造有效的知识系统。
它的目的在于使人们有效地掌握、存取、传播和应用知识，提高认识自然和改造自然的能力。
知识工程学也有人称之为应用人工智能。
一、知识工程学的发展史1977年第五届国际人工智能联合会议上，美国斯坦福大学（Stanford University）计算机系教授费哥巴姆作了关于“人工智能的技艺”（The Art of Artificial Intelligence）的讲演，提出“知识工程”这一名称，由此出现了知识工程学，并在近年来获得迅速的发展。
知识工程学的发展从时间上划分大体上经历3个时期：1. 大约从1965至1974年MYCIN时期。
人工智能（AI）的研究表明，专家之所以成为专家，主要在于他们拥有大量的专门知识，特别是长时期地从实践中总结和积累的经验技能知识。
因此1965年费哥巴姆教授与其它科学家合作，研制出DENDRAL专家系统。
这是一种推断分子结构的计算机程序，该系统贮存有非常丰富的化学知识，它所解决问题的能力达到专家水平，甚至在某些方面超过同行化专家的能力，其中包括它的设计者。
DENDRAL系统标志着“专家系统”的诞生。
2. 从1975至1980年为实验性系统时期。
70年代中期MYCIN专家系统研制成功，这是一种用医学诊断与治疗感染性疾病计算机程序的“专家系统”。
MYCIN专家系统是规范性计算机专家系统的代表，许多其它专家系统都是在MYCIN专家系统的基础上研制而成的。
MYCIN 系统不但具有较高的性能，而且具有解释功能和知识获取功能，可以用英语与用户对话，回答用户担出的问题，还可以在专家指导下学习医疗知识，该系统还使用了知识库的概念和不精确推理技术。
MYCIN系统对计算机专家系统的理论和实践，都有较大的贡献。
3．1980年以来为知识工程的“产品”在产业部门开始应用的时期。
知识工程的研究，目前在美国开展得较为活跃和深入，并且主要集中在斯坦福大学。
知识工程学的研究涉及有关知识的概念。
所谓知识是指人类在改造现实世界的实践中所获得的认识和经验的总和。
知识有各种类型，知识工程中所讲议化的主要是关于实践活动中积累起来的带有经验启发性的知识二、知识工程的基本概念1. 数据。
定义为客观事物的属性、数量、位置及其相互关系等的抽象表示。
而且要特别强调这些属性、数量、位置及其相互关系等都可能是模糊的。
如“20岁左右”、“大约20”、“很年轻”、“不太高”、“点A与点B靠得很近”等等词语中虽包含着数量，但这些数量是模糊的。
此外，因为任何一张图（精确的或模糊的）都在某种意义上可认为是表示一些对象之间的某种关系，所以在知识处理中也可以把它认为是一种数据。
由此可见在知识处理中数据的范围是很广的。
但是，不管什么样的数据，它只表示一种数量及关系概念，具体涵义是没有的。
2. 信息。
定义为“数据所表示的涵义（或称数据的语义）”。
因此也可以说信息是对数据的解释，是加载在数据之上的涵义。
所以反过来可称“数据是信息的载体”。
如“5”在一种具体场合可以解释为“5个苹果”，而在另一种特定场合又可以解释成“5种思想”、“5个X”等。
对模糊的数据也一样，例如“20左右”这个模糊数，既可能代表年龄“20岁左右”，也可代表日期“20日前后”等。
可见信息是带具体涵义的数据。
3. 知识。
以各种方式把一个或多个信息关联在一起的信息结构。
如果把“不与任何其他信息关联”也认为是一种特殊的关联方式（不关联），则单个的信息也可以认为是知识的特例，我们称之为“原子事实”。
例如“天很阴且闪电频繁”，“天要下雨”等都是一些孤立的信息或“原子事实”。
然而，如果把这两个信息用“如果，则”这种因果关系联系起来就成了一条知识：如果“天很阴且闪电频繁”则“天要下雨”（多半如此）。
以上陈述中的“频繁”、“多半如此”等都表示一些模糊概念。
4. 智力。
指运用知识解决问题的能力。
知识可以存储在书本里，或计算机的磁盘和磁带中等，它是一种静止的死东西。
它本身并不会再生知识。
然而智力却是一种动态概念。
“智力”与“知识”有着密切的关系，但“知识”与“运用知识的能力”是两个不同的概念。
5. 智能。
指知识的集合与智力的综合（或总和），是静态的知识和动态的智力综合所体现的一种能力。
6. 知识库和知识处理器。
知识库是指经过分类组织存放在计算机中的“知识的一个集合”。
知识处理器（俗称推理机）是指智力在计算机上的一种具体实现机制。
一般专家系统中都具有一个存放知识的知识库和一个运用知识的推理机，因此按这种定义就可认为专家系统是一个具有某种智能的系统。
三、知识工程学的研究内容其研究内容主要包括知识的获取、知识的表示以及知识的运用和处理等三大方面。
1、知识的获取。
在建立一个具体的专家系统时，人们往往要花很多人力和财力在知识获取上，它被公认为是知识处理的一个“瓶颈”。
知识获取要研究的主要问题包括：对专家或书本知识的理解、认识、选择、抽取、汇集、分类和组织的方法；从已有的知识和实例中产生新知识，包括从外界学习新知识的机理和方法；检查或保持已获取知识集合的一致性（或无矛盾性）和完全性约束的方法；尽量保证已获取的知识集合无冗余的方法。
知识获取分主动式或被动式两大类。
主动式知识获取是知识处理系统根据领域专家给出的数据与资料利用诸如归纳程序之类软件工具直接自动获取或产生知识，并装入知识库中。
所以也称知识的直接获取。
而被动式知识获取往往是间接通过一个中介人（知识工程师或用户）并采用知识编辑器之类的工具，把知识传授给知识处理系统，所以亦称知识的间接获取。
按知识处理系统获取知识的工作方式，可以分成交互式和自主式（或非交互式）两种。
交互式知识获取在获取过程中要不断与人进行交互，或提供解释，或要求输入信息，或提问求答，或请求验证等等。
交互式的知识获取，对用户或知识工程师有较大的透明度和控制能力，比较适合于从专家大脑中获取知识。
自主式知识获取则在获取过程中完全由知识处理系统自主完成，例如输入的是一段讲话，一本书或资料，输出的便是从中抽取出来的知识。
这里即便不考虑诸如语声识别，文字识别，自然语言理解和认知科学等方面的许多难题，解决起来仍是十分困难的。
按知识获取的策略或机理，可分为：死记硬背式（或称机械照搬式）获取；条件反射式知识获取；教学式（或传授式）知识获取；演绎式知识获取；归纳式知识获取；解释式知识获取；猜想证实式知识获取；反馈修正式知识获取；类比和联想式知识获取；外延式知识获取等。
2、知识的表示。
要将知识告诉计算机或在其间进行传递，必须将知识以某种形式逻辑地表示出来，并最终编码到计算机中去，这就是所谓的知识的表示问题。
不同的知识需要用不同的形式和方法来表示。
它既应能表示事物间结构关系的静态知识，又应能表示如何对事物进行各种处理的动态知识；它既要能表示各种各样的客观存在着事实，又要能表示各种客观规律和处理规则；它既要能表示各种精确的、确定的和完全的知识，还应能表示更加复杂的、模糊的、不确定的和不完全的知识。
因此一个问题能否有合适的知识表示方法往往成为知识处理（解题）成败的关键。
而且知识表示的好坏对知识处理的效率和应用范围影响很大，对知识获取和学习机制的研究也有直接的影响。
知识表示的方法很多，例如，谓词逻辑表示，关系表示（或称特性表表示），框架表示，产生式表示，规则表示，语义网表示，与或图表示，过程表示，Petri网表示，H网表示，面向对象表示，以及包含以上多种方法的混合或集成表示等。
这些表示方法各适用于表示各种不同的知识，从而被用于各种应用领域。
对于“知识面”很窄的专家系统一类的应用，往往可以根据领域知识的特点，从中选择一种或若干种表示方法就可以解决问题。
但是为了开发具有较宽领域知识的系统，例如多专家系统的聚合系统（或称协同式专家系统）和分布式多功能知识处理系统等，仅用互不相干的知识表示方法便难以适应要求。
3、知识的运用和处理。
为了让已有的知识产生各种效益（包括社会、经济、政治、军事和科学等方面的效益），使它对外部世界产生影响和作用，必须研究如何运用知识的问题。
运用知识来设计机器、建造水坝、推断未来、探索未知、管理社会，乃至运用知识来作曲、绘画或写文章等都是用知识来解决问题和改造世界的活动。
显然，知识处理学不能研究这些具体运用知识的过程或方法，而是要研究在上述各种具体的知识运用中都可能用到的一些方法（或模式）。
它们主要包括推理、搜索、知识的管理及维护、匹配和识别。
推理指各种推理的方法与模式的研究。
研究前提与结论之间的各种逻辑关系及真度或置信度的传递规则等。
搜索指各种搜索方式与方法的研究。
研究如何从一个浩翰的对象（包括知识本身）空间中搜索（或探索）满足给定条件或要求的特定对象。
知识的管理及维护包括对知识库的各种操作（如检索、增加、修改或删除），以保证知识库中知识的一致性和完整性约束等的方法和技术。
匹配和识别指在数据库或其他对象集合中，找出一个或多个与给定“模板”匹配的数据或对象的各种原理和方法，以及在仅有不完全的信息或知识的环境下，识别各种对象的原理与方法。
知识工程的研究虽然已经取得许多重要的成果，但也存在着一些重大问题尚待解决，如对于千差万别的客观事物特别是对于人类的智能行为，是难于用简单的一种甚至几种表示方法来完全描述的。
又如，尽管计算机在许多功能上大大超过人类（像运算速度，存贮量、功能行为的一致性等等），但在知识的一些方面又是相当的无知。
此外，像如何从专家那里获取知识，如何适应电子计算机的特性而进行的重新组织知识的工作等，都存在一些困难。
目前知识工程学还处在不断发展和完善阶段，它的一些内容也在不断探索之中，如何借助计算机使机器具有人的记忆、思维和判断能力，如何提高机器的智能，如何用知识工程学的概念、理论和方法来设计控制系统等等都在研究和发展当中。
新一代计算机的研制，也将促进知识工程学的更快发展。
06电信4班郑俊隆200630580434。