知识库系统 ppt课件

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【店小蜜】常见问题答案配置ppt课件

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避免反复回复同一
条答案
增加图片、时效、 关联商品并保存
【注】知识库针对 同一问题的答案设 点击编辑置答案不限数量
点击对问题进行分组
12
多答案设置
没有任何限制条
件的答案叫做通
用答案,通用答 编编辑辑答答案案话话术术
案可以在任何情
况下生效。
增加图片、时效、 关联商品并保存
除通过答案外,
还有几种常见答
点击编辑案类答型案:
亲,每个订单都将根据付款时间来安排发货,您拍下付款后我们会尽快为您安排,麻烦您 耐心等待一下哈/:^_^ 如订单中包含预售款,发货时间以预售页面时间为准哦~
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咱家快递都经过测试,选择最优最快路径,无需指定哦~请您放心~
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行业通用答案参考
问题描述
买家发送商品链接
发送了一个宝贝链接
问法示例
咨询店铺通常发货时间,发货顺序,包含预售/定 制类商品的发 货时间
什么时候发货 是否会根据支付时间先后发货
咨询默认发货快递 买家表示尽快发货,不发货将退款
你们发什么快递 明天还不发我就退货了
指定分类 指定商品 关联时效
点击对问题进行分组
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多答案设置
可选择顺序回复,最多第三次
编编辑辑答答案案话话术术
增加图片、时效、 关联商品并保存
点击编辑答案
点击对问题进行分组
14
多答案回复逻辑
出答案规则一:多个答案在同等条件下会随机回复

知识库管理系统

知识库管理系统
示与处理
知识库管理系统的知识表示方法
基于文本的知识表示
• 利用文本描述知识,如HTML、XML等
• 适用于描述结构化知识
基于语义的知识表示
• 利用语义网络、本体等描述知识
• 适用于描述非结构化知识
基于图形的知识表示
• 利用图形数据结构描述知识之间的关系
• 如知识图谱、图形数据库等
知识库管理系统的知识处理技术
• 如XML、JSON等
知识库管理系统的性能优化与扩展
性能优化
扩展性
• 优化系统的处理能力,提高系统的响应速度
• 系统具有良好的扩展性,可以方便地进行功能扩展和升
• 如查询优化、缓存机制等

• 如模块化设计、插件化架构等
07
知识库管理系统的未来发

知识库管理系统的技术创新与发展方向
人工智能
• 利用人工智能技术,实现知识的自动分类、推荐和检索
知识库管理系统的数据检索技术
关键词检索
• 用户输入关键词,系统返回与关键词相关的知识
• 如布尔检索、模糊检索等
语义检索
• 理解用户的查询意图,系统返回与查询意图相关的知识
• 如自然语言处理、知识图谱等技术
推荐系统
• 根据用户的兴趣和行为,系统推荐相关的知识
• 如协同过滤、基于内容的推荐等
04
知识库管理系统的知识表
安全性设计
• 考虑系统的安全性,防止非法访问和数据泄露
• 保证系统的稳定性和可靠性
知识库管理系统的架构优势
01
易于维护
• 分层设计,便于系统的维护和扩展
• 模块化设计,便于系统的复用和组合
02
高性能
• 架构设计优化,提高系统的处理能力

泛微知识管理PPT

泛微知识管理PPT
km的技术平台支撑网络架构信息平台及软件km支撑技术成熟度知识管理进程总结知识管理规划具体应用流程管理项目管理如何进行实施weaverssuggestionsforyou显示企业内信息和知识之间的关系谁拥有信息和知识知识网络图两个图主要目标知识历程图显示在企业的业务循环和作业中何处使用信息和知识知识管理的业务规划层面软件架构知识内容km制度实施策略km组织知识管理进程总结知识管理规划具体应用流程管理项目管理如何进行实施weaverssuggestionsforyou?知识管理技术层面的规划协同商务平台分析决策规划协同办公客户关系管理erp销售营销服务分销物流服务任务人事文档监控组织财务客户知识门户客户知识门户客户知识门户客户知识门户供应商供应商合作伙伴合作伙伴分销商分销商客户客户员工知识门户企业员工企业管理层企业信息门户管理知识门户资产客户项目?通过信息门户将内部和外部相对分散的资源组成一个统一的整体使用户能通过统一的渠道和个性化的设置来访问所需的信息及进行协同工作
项目管理
总结
办“对”事
领导决策知识
领导决策能力


办“好”事
岗位技能知识
员工工作技能


办“快”事
企业规范知识
员工工作规范

有热情办事
企业文化知识
员工工作热情
How to plan a KMS
知识管理进程
知识管理规划
如何进行实施
具体应用
流程管理
项目管理
总结
如何规划我们的知识管理系统:
战略层面/业务层面/技术层面
Where is our KM Resources
How does e-cology work
知识管理进程
知识管理规划

知识图谱 ppt课件

知识图谱 ppt课件

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第四章 知识图谱
一、万维网之父---蒂姆·伯纳斯·李
1989.3 提出超文本 (http)嫁接因特网 1990.11.12 提出超链接(html)万维网 1994.10 在MIT成立万维网联盟W3C 1999 提出语义万维网 2014.4.15 获颁“千年技术奖” 2016 获颁“图灵奖”
重大发明:统一资源标识符URI
一、知识图谱
2012年5月16日,Google提出Knowledge Graph:
利用网络多源数据构建的知识库增强语义搜索,提升搜索质量
The world is not made of strings,but is made of things.
概念
关系 实体
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第四章 知识图谱
一、知识图谱
3、属性在开始标签内用键值对指定,属性名不能重复
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第四章 知识图谱
二、万维网知识描述语言
2、资源描述框架RDF与链接数据
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RDF作用:
1、保证内容有 准确含义 2、内容可以被 理解并处理 3、通过内容集 成进行自动数 据处理
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第四章 知识图谱
二、万维网知识描述语言
2、资源描述框架RDF与链接数据
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知识卡片
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第四章 知识图谱
一、知识图谱
●知识卡片的作用: ◔让搜索更有深度和广度 ◑找到最想要的信息
◕提供最全面的摘要
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7
第四章 知识图谱
01
知识图谱
02
本体知识表示
03 万维网知识表示
04 知识图谱的现状及发展应用
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8
第四章 知识图谱

知识库系统

知识库系统

产生式规则库亦称产生式规 则集,由领域规则组成,在 机器中以某种动态数据结构 进行组织。
推理机亦称控制执行机构,它是一个 程序模块,负责产生式规则的前提条 件测试或匹配,规则的调度与选取, 规则体的解释和执行。即推理机实施 推理,并对推理进行控制,它也就是 规则的解释程序。
产生式规则库
推理机 动态数据库 是动态数据 结构,用来 存放初始事 实数据、中 间结果和最 后结果等。
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基本概念

知识的分类

事实:是指人类对客观事物的值或状态的描述。这种知识一 般不包含任何变量,可以用一个值为真的命题陈述或一种状 态的描述来表达。如今天天气很热,他今年50岁等,都表示 一个事实。它描述了客观事物在某种条件下各种属性或状态 的真实值。
规则:指可以分为前提(条件)和结论两部分,用来表达因 果关系的知识。它的一般形式为:如果A则B。A表示前提, B表示结论或应采取的动作。 规律:上述的规则知识一般还可以分为不带变量和带变量的 规则两种。把带变量的规则称为规律。规律中的变量一旦被 实例化为一个具体的值,则规律就变成了一条具体的不带变 3 量的规则。因此由规律可以引出许多具体的规则。
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动态数据库
产生式系统结构
产生式规则

产生式系统的运行过程



产生式系统运行时,除了需要规则库以外,还 需要有初始事实(或数据)和目标条件。 目标条件是系统正常结束的条件,也是系统的 求解目标。产生式系统启动后,推理机就开始 推理,按所给的目标进行问题求解。 推理机的一次推理过程,可如图所示。


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产生式规则

控制策略与常用算法



产生式系统的推理可分为正向推理和反向推理 两种基本方式。 正向推理就是从初始事实数据出发,正向使用 规则进行推理(即用规则前提与动态数据库中 的事实匹配,或用动态数据库中的数据测试规 则的前提条件,然后产生结论或动作),朝目 标方向前进。 下面我们给出产生式系统正向推理和反向推理 的常用算法。

知识管理系统

知识管理系统
知识管理系统
汇报人:
目录
01 添 加 目 录 项 标 题 03 知 识 管 理 系 统 的 构

05 知 识 管 理 系 统 的 实 施与推广
02 知 识 管 理 系 统 的 定 义和作用
04 知 识 管 理 系 统 的 优 势
06 知 识 管 理 系 统 的 未 来发展
Part One
开篇语
Part Two
实施效果的评估与反馈
反馈机制:建立用户反馈渠 道,定期收集用户意见和建 议
评估指标:知识增长率、知 识质量、知识覆盖率等
持续改进:根据评估结果和 反馈意见,不断优化和改进
知识管理系统
成功案例:分享一些知识管 理系统实施成功的案例,展
示其实施效果和价值
Part Six
知识管理系统的未 来发展
人工智能技术在知识管理中的应用
知识管理系统的定 义和作用
知识管理系统的定义
知识管理系统是一种用于收集、整理、存储和共享知识的系统
它能够提供组织内部知识的共享和利用,提高组织效率和创新力
知识管理系统通常包括知识库、搜索引擎、社交工具等功能模块 知识管理系统可以帮助组织实现知识的积累、传承和创新,提升组织的竞 争力和可持续发展能力
制定实施计划:根据目标制定详细 的实施计划,包括时间安排、人员 分工等
制定推广计划:为确保知识管理系 统的顺利实施,需要制定相应的推 广计划,包括培训、宣传、技术支 持等方面的内容
确定实施团队与人员分工
确定实施团队:根据项目需求和规 模,挑选具备相关经验和技能的团 队成员
培训与提升:为团队成员提供知识 管理系统相关的培训,提高团队的 专业水平
自然语言处理: 自动解析、分类 和回答知识问题

知识库方面ppt课件

知识库方面ppt课件
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二、专家系统的产生与发展
2.1 孕育期(1965年前)
1956年人工智能诞生,早期的人工智能是从具体的 问题入手的。如1956年Newell和Simon编制的LT系统实 现定理证明;Samuel研制的西洋跳棋程序CHECKERS。
60年代初期,AI集中开发通用的方法和技术,如通 用问题求解程序( GPS) ;
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不精确推理技术:针对客观存在的不精确或 不完全的数据和知识,增强了专家系统对专 家启发式知识的表达能力。
专家系统通用性的研究:开始把具有一定通 用性的推理方法和领域的专门知识结合起来, 试图构造有通用性的专家系统框架。
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2.4 发展期(1978~至今)
此阶段研究突出在以下几个方面: 自动知识获取系统研制
综合数据库:用于存放问题求解的初始证据、 中间结果、目标、求解状态及最终结果等。
推理机:在一定控制策略下针对综合数据库 中的当前信息,识别和选取知识库中的有用 知识进行推理。常采用不精确推理。
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知识获取程序:辅助知识工程师获取知识的程序及 系统的自学习模块等。
解释程序:根据用户的提问,对系统得出的结论、
采用归纳式知识获取设计Meta-DENDRAL
骨架系统等建造ES的工具相继出现
EMYSIN、EXPERT
知识库管理系统(KBMS)的研制 新型专家系统研制
生物学专家系统MOLGEN
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三、专家系统的功能与结构
3.1 功能
专家系统应当具备以下几个功能: 存储专业领域知识; 存储具体问题求解过程中的初始证据数据和推 理过程中的各种信息与数据; 利用已有知识解决专业问题; 对推理过程和结论作出必要的解释; 提供用户接口; 提供知识获取、知识库修改完善等维护手段。

专转本数据库与信息系统PPT课件

专转本数据库与信息系统PPT课件
• 数据包括两个方面:数据内容和数据形式。
• 信息是指数据经过加工处理后所获取的有用知识。 • 数据和信息是两个相互联系但又相互区别的概念,数据是
信息的具体表现形式,信息是数据有意义的表现。 • 数据处理就是将数据转换为信息的过程,主要包括:数据
处理、存储、加工、分类、维护、排序、检索和传输等。 • 数据处理的目的:从大量数据中,根据数据自身规律及相互
• 分布式数据库系统的主要特点是:
• (1)数据是分布的。
• (2)数据是逻辑相关的。
• (3)结点的自治性。
.
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5.1.2数据库系统的特点
① 数据结构化
用数据模型描述数据和数据之
间的联系。
② 数据可共享 ③数据独立于程序
适应多个用户、多种应用共享数 据的需求。减少数据冗佘,节省 存储空间,保证数据的一致性.

管理业务系统
内完成相应的任务. 诸如:.CAD,CAM,CAPP等


辅助技术系统


办公信息系统
又称OA,以先进设备与相关技术构成服务 于办公事务的信息系统,按工作流技术充分 利用信息资源,提高协同办公效率和质量
.
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典型信息系统介绍(1)__制造业信息系统(续2)
• ● 管理业务系统的演变和发展:
• 数字地球就是一个全球范围的以地理位置 及其相互关系为基础组成的信息框架,并在 该框架内嵌入人们所能获得的信息的总称。
.
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典型信息系统介绍(5)__远程教育
• 远程教育:
• 又称“网上大学”.是利用
计算机及计算机网络进行教学 ,使得学生和教师可以异地完 成教学活动的一种教学模式。 • 一个典型远程教育的内容主 要包括课程学习、远程考试和 远程讨论等。

现代教育技术应用 第七章第五节 知识图谱的教育应用 教学PPT课件

现代教育技术应用 第七章第五节 知识图谱的教育应用 教学PPT课件

智能化提供
学生学习需求
学习资源
学科知识图谱具有知识间关系联结的结构特点,能够将相对零散的知识按照内在 逻辑进行聚合,从而较好地实现教学资源的个性化推送。
知识图谱教学应用模式应ຫໍສະໝຸດ 模式二 基于学科知识图谱的学习路径规划
学习路径是指学习者在学习策略的指导下,从初始状态到完成学习目标,所经历的学习路线。
学科知识图谱
总结
1 了解了知识图谱的概念及其与人工智能技术的关系 2 理解了知识图谱的教学应用模式 3 熟悉了知识图谱的相关教学应用案例
知识图谱能为人工智能技术支持下的教育教学提供知识 的有效衔接和学科知识体系的框架,为实现精准化教学、 个性化学习等提供了前所未有的支持。
感谢您的聆听!
强调了知识图谱 的重要性
知识图谱与人工智能的关系
计算智能
感知智能
知识关系的建构 逻辑规则的统计分析
认知智能
底层支撑
知识图谱
通用智能
推理
知识
概念
深层的、隐含的关系
知识图谱与人工智能的关系 知识图谱
知识关系的建构 逻辑规则的统计分析
机器
推理
知识
概念
深层的、隐含的关系
实现认知智能的“推理”能力
知识图谱与人工智能的关系
03
知识图谱 教学应用案例
知识图谱教学应用案例
知识图谱
实体识别 关系抽取 情感分析
知识图谱教学应用案例
应用案例 知识图谱中学科知识动态补全应用案例
归纳出可靠的规则:钢琴家的乐器是钢琴
知识图谱教学应用案例
应用案例 知识图谱中学科知识动态补全应用案例
归纳出可靠的规则:钢琴家的乐器是钢琴 归纳演绎出新知识:李斯特 乐器 钢琴

第9章 效应知识库《创新设计——TRIZ系统化创新教程》教学课件

第9章 效应知识库《创新设计——TRIZ系统化创新教程》教学课件
第9章 效应知识库
主要内容
效应 效应应用范例 效应知识库及应用过程
案例分析
9-1 效应
1.效应
➢ 效应是发明问题解决理论(Theory of inventive problem solving, TRIZ) 中一种基于知识的工具。
➢ 产品功能是输入到输出能量、物料和信息的转换,本质上是描述这些能量、 物料和信息的属性的变化。这些属性的变化可以用科学效应描述。
图9.12 超塑性效应在中空元件成形中的应用
9-2 效应应用范例
效应3:离子束溅射(电学、微电子学)
用离子束轰击表面,入射离子的能量将转移到目标材料的原子上。能量转移通常 导致表面原子的喷射,这使得表面被侵蚀或溅蚀,如图9.13所示。为了防止离子 与气体原子相撞,需要将系统放在真空中。
图9.13 离子束喷射表面原子
➢ 效应可以用具有多个输入流、输出流或控制流的多极效应模型表示,如图 9.4所示。
图9.3 库伦效应模型
图9.4 具有多流的多极效应模型
9-1 效应
2.效应模式
➢ 基于多流多极效应模型构建效应链的基本组成方式称为效应模式,效应模 式有以下几种:
(1)串联效应模式:预期的输入/输 出转换由按顺序相继发生的多个效应 共同实现,如图9.5所示。
图9.15 将物体置于液体中会使物体的重量减少
9-2 效应应用范例
麦比乌斯圈还可用于过滤器、录音 机等创新设计中,目前利用麦比乌斯圈 申请的专利有100多项。
图9.10 麦比乌斯圈研磨带
9-2 效应应用范例
效应2:超塑性(力学、热物理学)
金属合金具有多晶结构。晶粒结构不是理想的,而存在变位。变位处的原子 间引力比有序处的力弱。温度升高使组成晶格原子的振动能量增加并导致结构缺 陷的增加。当温度为熔点温度一半时,具有细粒结构合金的变位数目增加。如果 在晶粒间的边界有足够多的变位,只需要很小的机械力就能引起晶粒间的滑动, 如图9.11所示,在宏观上表现为变形,这种效应称为超塑性。

知识图谱ppt课件

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总结词:语义搜索
详细描述:语义搜索是知识图谱应用 的另一个重要领域。传统的搜索引擎 主要是基于关键词匹配来提供搜索结 果,而语义搜索则是基于知识图谱和 自然语言处理技术来理解用户的查询 意图和上下文信息,为其提供更准确 、更有价值的结果。这不仅可以提高 搜索的准确性和效率,还可以促进知 识的传播和应用。
使用关系数据库存储知识图谱 ,如MySQL、PostgreSQL等

知识推理
基于规则的推理
使用规则引擎进行推理,如Drools、Jena等 。
基于逻辑的推理
使用逻辑推理算法进行推理,如演绎推理、 归纳推理等。
基于机器学习的推理
使用机器学习算法进行推理,如神经网络、 决策树等。
基于本体的推理
使用本体进行推理,如语义网本体语言( OWL)、本体推理机(Protégé)等。
跨领域应用
探索跨领域知识图谱的应用场景, 推动其在不同领域的实际应用和发 展。
THANKS.
总结词
智能推荐系统
详细描述
智能推荐系统是知识图谱应用的另一个重要领域。通过利用知识图谱技术,智能推荐系统 能够深入理解用户的需求和兴趣,为其推荐相关内容或产品。这不仅可以提高用户的满意 度和忠诚度,还可以促进产品的销售和推广。
语义搜索
语义搜索:知识图谱在语义搜索中的 应用,主要是通过理解用户的查询意 图和上下文信息,为其提供更准确、 更有价值的结果。
知识图谱的起源与发展
起源
知识图谱的起源可以追溯到语义网和 本体论的研究,这些研究旨在构建一 个基于知识的网络,以支持智能应用 和语义搜索。
发展
随着大数据和人工智能技术的不断发 展,知识图谱的应用越来越广泛,已 经成为许多领域的重要工具,如智能 问答、推荐系统、智能助手等。

第六章-专家系统PPT课件

第六章-专家系统PPT课件

10/28/2024
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6.1.2 专家系统的类型
(1) 解释专家系统 ……
作为解释专家系统的例子有语音理解、图象分 析、系统监视、化学结构分析和信号解释等。 例如,卫星图象(云图等)分析、集成电路分析、 DENDRAL化学结构分析、ELAS石油测井数据分 析、染色体分类、PROSPECTOR地质勘探数据解 释和丘陵找水等实用系统。
的MACSYMA符号积分与定理证明系统,我国一些大学开发 的计算机程序设计语言和物理智能计算机辅助教学系统以 及聋哑人语言训练专家系统等。
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6.1.2 专家系统的类型
(10) 修理专家系统 修理专家系统的任务是对发生故障的对象(系
统或设备)进行处理,使其恢复正常工作。修理专 家系统具有诊断、调试、计划和执行等功能。美 国贝尔实验室的ACI电话和有线电视维护修理系统 是修理专家系统的一个应用实例。
预测专家系统的例子有气象预报、军事预测、人口预 测、交通预测、经济预测和谷物产量预测等。例如,恶劣 气候(包括暴雨、飓风、冰雹等)预报、战场前景预测和农 作物病虫害预报等专家系统
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6.1.2 专家系统的类型
(3) 诊断专家系统 诊断专家系统的任务是根据观察到的情况(数据)来推
问题求解过程就是一个推理过程,所以专家系统 必须有推理机构。
ES的核心是知识库和推理机。
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6.1.1 专家系统的特点—特点
(3) 具有启发性 ES除要利用大量专业知识外,还必须利用经
验的判断知识来对求解问题作出多个假设。 依据某些条件选定一个假设,使推理继续
进行。
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(3) 诊断专家系统 ……

知识库管理

知识库管理
知识库的推广策略
• 内部推广:通过企业内部培训和宣传活动,提高员工对知识库的认知度和使用率
• 外部推广:通过行业交流、合作伙伴关系等途径,推广企业的知识库管理经验和
成果
知识库的实施方法
• 制定推广计划:明确推广目标、对象、内容和时间
• 落实推广措施:通过培训、研讨会、宣传资料等方式进行推广
• 评估推广效果:收集反馈信息,评估推广效果,持续优化推广策略
05
知识库管理的挑战与应对策略
知识库管理面临的挑战与问题
知识库管理的挑战
• 知识资源的多样性:如何管理不同类型和来源的知识资源
• 知识库系统的复杂性:如何设计和维护一个高效、稳定的知识库系统
• 知识库用户的需求变化:如何满足不断变化的用户需求
知识库管理的问题
• 知识库内容的质量:如何保证知识库内容的准确性和实用性
识,提高竞争力
知识库在企业间的共享与协作
知识库的共享方式
• 企业联盟:与其他企业建立知识联盟,共享知识资源
• 合作伙伴:与合作伙伴共享知识库,提供知识支持
知识库的协作方式
• 跨企业协作:与其他企业进行跨领域协作,共同开发新产品和技术
• 知识交换:与其他企业交换知识资源,实现知识互补
知识库的推广策略与实施方法
• 促进企业内部知识的传播和交流
⌛️
提高企业的知识资产价值
• 知识库是企业的重要无形资产
• 通过知识库管理,可以保护和增值企业的知识资产
02
知识库的建立与完善
知识库的建立原则与方法
建立知识库的基本原则
建立知识库的方法
• 针对性:针对企业的业务需求和知识特点
• 领域专家:识别关键领域的知识资源和专家

第五章 DSS的数据库、方法库和知识库 决策支持系统课件

第五章 DSS的数据库、方法库和知识库  决策支持系统课件

方法库系统的基本结构(5/5)
用户 系统管理员界面 程序员界面 终端用户界面 界面
模型库系统
方法库管理系统
操作 系统
系统缓冲区
外部 数据库
内部 数据库
方法 字典
源码库
一种方法库系统的结构图
目标 码库
5.3 DSS的方法库(9/13)
(/)
和 实 现 方 法
方 法 库 系 统
1的
2技



相应于交互式用户接 3层 口,包括进行语法、
而包含不同来源数知据识库管可理为同一个
外部 数据库
会话部件应用服务用。户 作用:一是通过查询、统计及分析
为管理决策者提供决策信息支持; DSS中数据库系统二的是构为模型运行提供或存储数据。 架
5.1 DSS的数据库系统(5/9)
DSS数据库系统的组成(4/7)
数据库管理系统(DBMS)是用来提供 个数人据存删信取除息库、。中操数纵据、数的存据功 储析能 和取。 检可 索用 数于 据D数 库S修库据 或S改中、的
模型库系统
方法库管理系统
外部 数据库
操作 系统
系统缓冲区
内部 数据库
方法 字典
源码库
一种方法库系统的结构图
目标 码库
是方法库自带的数据 库,用于存放输入的 数据及经过方法加工 后的输出数据。
该库中的数据可从外 部数据库通过系统连 接传送过来,也可以 由用户自己输入。
5.3 DSS的方法库(8/13)
•关于DSS数据库操作的有关问题(提供随机存取 操作,响应时间要快,提供支持关系与视图的设施)
关键 •关于与DSS其他部分接口的问题(转换接口部分) 问题
5.3 DSS的方法库(1/13)

项目管理知识体系课件(PPT 105页)

项目管理知识体系课件(PPT 105页)

整合变更控制
审查变更请求,批准并管理变更 谨慎、持续地管理变更,以维护成果 确保经过批准后的变更纳入修改后的基准中 完整的记录变更请求的影响
项目管理知识领域-整合管理
整合变更控制
输入
1.项目管理计划 2.批准的变更请求 3.变更请求 4.事业环境因素 5.组织过程资产
工具与技术
1.专家判断 2.变更控制会
项目管理知识领域-整合管理
项目基准和子计划
• 范围管理计划 • 进度管理计划 • 成本管理计划 • 质量管理计划 • 过程改进计划 • 人员管理计划 • 沟通管理计划 • 风险管理计划 • 采购管理计划
• 进度基准 • 成本基准 • 质量基准 • 绩效基准
• 里程碑清单 • 资源日历 • 风险登记册
收集需求
输入
1.项目章程 2.干系人登记表
工具与技术
1.访谈 2.焦点小组会议 3.群体决策技术 4.问卷调查 5.观察(工作跟踪) 6.原型法
输出
1.需求文件 2.需求管理计划 3.需求跟踪矩阵
项目管理知识领域-整合管理
收集需求的输出
需求文件
明确的、可跟踪的、完整、相互协调的,且干 系人认可的才能做为基准
项目管理知识体系
XX有限公司-内部培训讲义
第四单元
项目整合管理
课程目的
1. 项目整合管理概念与定义 2. 制定项目章程 3. 制定项目管理计划 4. 指导与管理项目的执行 5. 监控项目工作 6. 实施整体变更控制 7. 结束项目
项目整合管理
项目整合管理
识别、定义、组合、统一与协调项目管理过程组的各过程及项目管理活 动而进行的各种过程和活动。
工具与技术
1.专家判断
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
– 规律:上述的规则知识一般还可以分为不带变量和带变量 的规则两种。把带变量的规则称为规律。规律中的变量一 旦被实例化为一个具体的值,则规律就变成了一条具体的
2020/4/1不0 带变量的规则。因此由规律可以引出许多具体的规则。 3
基本概念
• 知识的属性 – 真实性 – 相对性 – 不完全性 – 模糊性 – 可表示性
1.基本概念
• 什么是知识 • 知识的分类 • 知识的属性 • 什么是知识表示
2020/4/10
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基本概念
• 什么是知识
– 这里所谈的知识是知识处理的特殊对象,与日常生活的知 识有较大的区别。
– 知识是以各种不同方式把多个信息关联在一起的信息结构 。或者表达为“知识是多个信息之间的关联”。
– 如果把“不与任何其他信息关联”即单独的一个信息也被 认为是一种特殊的关联方式(不关联),则单个的信息也 可以看做是知识的特例,将此称之为“原子事实”。如: “他是军人”,“穿军装”等。如果把这两种信息用“如 果…则…”这种因果关系联系起来就成了一条知识(规则) ,即“如果他是军人,则穿军装”。
• 表示方式:各种符号的逻辑组合,用图形表示,物理表示方式 • 引申另外三种属性:可存储性、可传递性和可处理性。
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基本概念
• 什么是知识表示
– 所谓知识表示实际上就是对知识的一种描述, 即用一些约定的符号把知识编码成一组计算机 可以接Biblioteka 的数据结构。2020/4/10
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2. 知识表示方法
– 一条产生式规则就是一条知识。用产生式可 以 2020/4/10 实现推理和操作,产生式规则是知识表示10
产生式规则
• 产生式规则的与或树表示
– 一组产生式规则可形象地用一棵“与或树”表 示如图:
– 这里用带弧线的表示“与”关系,不带弧线的 表示“或”关系。
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产生式规则 A
– 一个实际的产生式系统,其目标条件一般不 会只经一步推理就可满足,往往要经过多步 推理才能满足或者证明问题无解。
– 产生式系统的运行过程就是从初始事实出发 ,寻求到达目标条件的通路的过程。所以, 产生式系统的运行过程也是一个搜索的过程 ,但一般把产生式系统的整个运行过程也称 为推理。
产生式规则
• 产生式系统的组成
– 产生式系统由三部分组成:产生式规则库、推 理机和动态数据库,其结构如图所示。
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产生式规则库亦称产生式规 则集,由领域规则组成,在 机器中以某种动态数据结构 进行组织。
推理机亦称控制执行机构,它是一个 程序模块,负责产生式规则的前提条 件测试或匹配,规则的调度与选取, 规则体的解释和执行。即推理机实施 推理,并对推理进行控制,它也就是 规则的解释程序。
D1,D2 →C5 ; D3 →C5 ;
D4,D5,D6 →C8 ;
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产生式规则
– 产生式规则的左右端都可以为空
• →后件:表示后件是一个无条件成立的结论(即一 个事实)或是一个无条件执行的动作。
• 前件→:表示一个问题,什么情况下会使前件成立 (为真)。
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– 推理机的一次推理过程,可如图所示。
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产生式规则
从规则库中取一个条规则,将其前提同当前 动态数据库中的事实/数据进行模式匹配
N 匹配成功否
Y 把该规则的结论放入当前动态数据库:或执
行规则所规定的动作
推理机的一次推理过程
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产生式规则
• 产生式系统的运行过程
产生式规则库
推理机
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动态数据库 产生式系统结构
动态数据库 是动态数据 结构,用来 存放初始事 实数据、中 间结果和最 后结果等。
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产生式规则
• 产生式系统的运行过程
– 产生式系统运行时,除了需要规则库以外, 还需要有初始事实(或数据)和目标条件。
– 目标条件是系统正常结束的条件,也是系统 的求解目标。产生式系统启动后,推理机就 开始推理,按所给的目标进行问题求解。
B1
B2
B3 B4
B5
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10
D1 D2 D3 D4 D5 D6
产生式规则组:
B1,B2→A; B3,B4,B5 →A ;
C1,C2 → B1 ; C3 →B2 ; C4,C5,C6 → B3 ;
C7 →B4 ; C8 →B4 ;C9,C10 →B5
• 产生式规则 • 语义网络
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知识表示方法
•知识表示方法有: 一阶谓词逻辑、产生式规则、语义网络、框 架理论、面向对象等多种表示方法。
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2.1 产生式规则
• 产生式规则的出现
产 生 式 (Production) 一 词 , 首 先 是 由 美 国 数 学 家波斯特(E.Post)提出来的。波斯特根据替 换规则提出了一种称为波斯特机的计算模型, 模型中的每一条规则当时被称为一个产生式。 后来,这一术语几经修改扩充,被用到许多领 域。例如,形式语言中的文法规则就称为产生 式。产生式也称为产生式规则,或简称规则。
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基本概念
• 知识的分类
– 事实:是指人类对客观事物的值或状态的描述。这种知识 一般不包含任何变量,可以用一个值为真的命题陈述或一 种状态的描述来表达。如今天天气很热,他今年50岁等, 都表示一个事实。它描述了客观事物在某种条件下各种属 性或状态的真实值。
– 规则:指可以分为前提(条件)和结论两部分,用来表达 因果关系的知识。它的一般形式为:如果A则B。A表示前 提,B表示结论或应采取的动作。
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产生式规则
• 产生式的一般形式
前件→后件(P → Q)
– 其中,前件就是前提,后件是结论或动作, 前件和后件可以是由逻辑运算符AND、OR 、NOT组成的表达式。
– 产生式规则的语义是:如果前提满足,则可 得结论或者执行相应的动作,即后件由前件 来触发。所以,前件是规则的执行条件,后 件是规则体。
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产生式规则
– 例如,下面就是几个产生式规则:
• (1)如果银行存款利率下调,那么股票价格上涨。 • (2)如果炉温超过上限,则立即关闭风门。 • (3)如果键盘突然失灵,且屏幕上出现怪字符,则
是病毒发作。 • (4)如果胶卷感光度为200,光线条件为晴天,目
标距离不超过5米,则快门速度取250,光圈大小 取f16。
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