知识工程应用案例知识工程应用案例
知识工程学一个新的重要研究领域
知识工程学：一个新的重要研究领域黄荣怀1，李茂国2，沙景荣31师X大学网络教育实验室，100875; 2教育部高等教育司，100816;3师X大学网络教育实验室，100875[摘要]知识工程是源于专家系统建造而形成的一个研究领域，目前已经成为一个跨学科的综合学科。
本文简要介绍了知识工程的概念，分析了知识工程的主要研究领域，如软计算、Agent 、自然语言理解、逻辑与推理、形象思维研究、基于事例的推理、机器学习、知识本体论等的主要进展与存在的问题。
最后提出广义的知识上程学是“一门研究人类智能与人类知识的机理，以与如何用机器模拟人的智能并促进人类知识开展的学科〞，也可以且应该作为教育技术学的一个重要研究方向。
[关键词]知识工程；人工智能；教育技术；专家系统一、知识工程概述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(Feigenbaum)作了关于“人工智能的艺术〞(TheArt of Artificial Intelligence)的讲演，提出“知识工程〞这一名称，指出“知识工程是应用人工智能的原理与方法，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。
恰当地运用专家知识的获取、表达和推理过程的构成与解释，是设计基于知识的系统的重要技术问题〞[1]。
知识工程的开展从时间上划分大体经历了3个时期:1．大约从1965年至1974年为实验性系统时期。
1965年费哥巴姆教授与其他科学家合作，研制出DENDRAL专家系统。
这是一种推断分了结构的计算机程序，该系统贮存有非常丰富的化学知识，它所解决问题的能力到达专家水平，甚至在某些方面超过同行专家的能力，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年至1980年为M YCIN时期。
20世纪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的计算机程序“专家系统〞。
《基于知识的多智能体思维进化算法及其工程应用》范文
《基于知识的多智能体思维进化算法及其工程应用》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，多智能体系统在处理复杂问题中展现出强大的优势。
其中，基于知识的多智能体思维进化算法作为一种新型的智能计算方法，在工程应用中发挥着越来越重要的作用。
本文旨在探讨基于知识的多智能体思维进化算法的基本原理及其在工程应用中的具体实践。
二、多智能体思维进化算法的基本原理1. 定义与概述基于知识的多智能体思维进化算法是一种融合了进化算法、多智能体系统和知识工程的计算方法。
它通过将多智能体系统与进化算法相结合，使得多个智能体在共同完成任务的过程中，相互协作、共享知识，并通过进化机制优化其行为。
2. 关键技术与核心算法(1) 知识表示与学习：多智能体系统通过学习和感知，将领域知识表示为计算机可理解的形式，并存储在知识库中。
(2) 智能体协作与通信：通过建立智能体之间的通信机制，实现信息共享和协作。
(3) 进化机制：采用进化算法的优化思想，通过选择、交叉、变异等操作，优化智能体的行为和知识库。
三、工程应用中的实践与案例分析1. 工业自动化领域的应用在工业自动化领域，基于知识的多智能体思维进化算法被广泛应用于生产线调度、设备故障诊断和优化控制等方面。
通过将多个智能体部署在生产线上，实现生产过程的自动化和智能化。
同时，通过进化算法优化生产流程，提高生产效率和产品质量。
2. 智能交通系统的应用在智能交通系统中，基于知识的多智能体思维进化算法被用于交通流量预测、交通信号控制和自动驾驶等方面。
通过分析交通流量数据，预测未来交通状况，并通过多智能体的协作与共享，实现交通信号的自动调节和车辆的自动驾驶。
3. 案例分析：某智能制造企业的应用实践以某智能制造企业为例，该企业采用基于知识的多智能体思维进化算法，实现了生产线的自动化和智能化。
通过部署多个智能体在生产线上，实现生产过程的实时监控和优化。
同时，通过进化算法优化生产流程，提高了生产效率和产品质量。
知识图谱与知识工程
以匠心 致创新
2.3.3 知识图谱技术案例
已经构建好的知识图谱就像一个知识库，可以得到广首条记录就是 “曹操”
以匠心 致创新
2.3.3 知识图谱技术案例
➢结构化数据
➢非结构化数据
➢实体命名识别（Name Entity Recognition）
➢关系抽取（Relation Extraction）
时代
广场
➢指代消解（Coreference Resolution）
这家酒店是我在纽 约最喜欢的希尔顿 酒店，它位于时代 广场附近的42街， 靠近所有的地铁、 百老汇演出场所， 毗邻少年奶酪蛋糕， 维吉尔烧烤等美食 餐厅。
难点 1、知识图谱技术案例
以匠心 致创新
2.3.1 知识工程概述
➢知识工程从大数据中挖掘知识， 可以弥合大数据机器学习底层特 征与人类认知的鸿沟。
➢知识图谱将信息表达成更接近 人类认知世界的形式，可以将内 容从符号转化为计算机可理解和 计算的语义信息，可以更好地理 解信息内容。
以匠心 致创新
2.3.2 知识图谱定义
附近
接近
百老汇 演出场事件
餐厅 位于
酒店
是
希尔顿 酒店
地点
机构
接近
接近
少年奶 酪蛋糕
维吉尔
烧烤 以匠心 致创新
2.3.4 知识图谱的存储
由于知识图谱的图结构特点，使用传统的关系型数据库存储大量的关系表，在做 查询的时候需要大量的表连接导致速度非常慢，所以知识图谱大部分采用的是图 数据库。
基于知识工程的产品开发模型
基于知识工程的产品开发过程模型摘要：随着现代科学技术的迅速发展，客户对产品的需求逐渐向小批量、多品种方向发展。
这使得企业在产品开发时，其复杂复杂程度不断增加，在保证高质量的前提下，要尽最大可能减少产品的成本，同时又要缩短上市时间。
很显然，用传统的产品开发方式难以满足此要求。
为提高产品开发的效率，统筹产品开发的各个环节的相互关联性，本文提出一种基于知识工程的产品开发过程模型。
该模型是利用知识驱动的产品开发过程，记录、重复使用和维护用于工程设计的各种知识，并通过CAX系统与AI系统的有机集成，将知识贯穿于产品的开发过程，为产品开发提供一个集成的智能支持环境，实现产品开发的智能化和自动化。
关键字：知识工程产品开发模型Abstract: With the rapid development of modern science and technology, customer demand for products gradually to a small quantity and variety of directions. This makes the company in product development, the increasing complexity of its complexity, the premise of ensuring the quality, to the greatest extent possible to reduce the cost of the product, while also reducing time to market. Clearly, the traditional product development methods can’t meet this requirement. To improve the efficiency of product development, product development co-ordinate all aspects of the interrelated nature, this paper presents a knowledge-based engineering product development process model. The model is the use of knowledge-driven product development process, record, re-use, and maintenance for a variety of engineering design knowledge, and CAX systems and AI systems through the organic integration of knowledge throughout the product development process for product development an integrated intelligent support environment for product development and automation of intelligent.Key Words: knowledge-based engineering; product development; model;1 一般的产品开发过程产品开发过程一般要经过需求分析、概念设计、工程设计、生产制造和服务支持五个阶段．其中概念设计是否达到设计所要求的功能、性能和价格等决定一个产品的开发成功的关键因素之一。
知识图谱技术应用案例
知识图谱技术应用案例
知识图谱是近年来发展起来的一种新型知识管理技术，它可以将复杂的知识结构化，从而为人们提供更加便捷的知识检索服务。
随着知识图谱技术的发展，它已经被广泛应用于各个领域，取得了不错的成效。
下面就来看看知识图谱技术的一些应用案例。
首先，知识图谱技术可以用于生物学数据挖掘，它可以帮助研究人员更快地构建系统生物学知识体系，以便更好地理解生物体系统和探索生物学知识。
其次，知识图谱技术也可以用于智能搜索引擎，它可以改善用户的搜索体验，通过将文本转换为有结构化的知识图谱，使搜索结果更加准确。
此外，知识图谱技术还可以用于机器人知识工程，它可以帮助机器人获取大量的知识，从而使机器人能够更好地理解人类的语言和语境，并能够根据不同的场景做出正确的回应。
再次，知识图谱技术也可以应用于智能客服，它可以帮助客服更加准确地回答用户的问题，并能够更好地解决用户的问题。
最后，知识图谱技术也可以用于新闻内容推荐，它可以通过对新闻内容的有效编码，提高新闻内容的推荐准确度，从而提高用户的阅读体验。
综上所述，知识图谱技术可以用于生物学数据挖掘、智能搜索引擎、机器人知识工程、智能客服和新闻内容推荐等多个领域，并取得了不错的效果。
知识图谱技术未来还将在更多领域得到应用，为人们提供更加便捷的知识检索服务，促进人们积极利用知识资源，提高社会经济效率。
知识工程实验1本体知识建模
实践一本体知识建模
课程名称：知识工程实验日期：2023/2/24
班级：人工智能x班姓名：学号：
一、实践要求
1、使用开源工具Protégé进行本体知识建模，构建知识图谱，例子如下：
二、实践内容
1、Protégé安装及环境配置
2、创建本体
3、创建类层次结构
4、创建实体关系
5、创建实体属性
6、创建实例
7、本体关系展示
三、实践步骤（可包括过程截图）
这是第一节课的内容，那时候只保存了截图，没有写实验报告，但是现在已经忘了具体步骤了，所以实验步骤中只包含截图，并没有相关描述(@_@)
Data properties：
Class hierarchy：
Individuals：
Object properties：
Ontograf：
四、实践结果
打开左上角工具栏window-tab-Ontograf，查看本体建模内容，可视化显示。
五、实践心得
学习了本体建模相关知识，并使用了Protege-5.5.0进行实践，创建了一些武侠小说相关的本体建模，了解了本体建模相关的操作和方法，感受到了知识工程的快乐。
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
在知识工程的探索中，我们不仅看到了机器与人类智慧的交融，更看到了未来可能的模样。这是 一场人类智慧的盛宴，是一次知识探索的冒险，是一场科技与人文的对话。知识工程，让我们看 到了科技的力量，也看到了人文的温暖。它既是一个强大的工具，也是一个富有诗意的梦想。
本体研究的出现为知识工程的研究注入了新的活力，但是本体在知识工程中究竟扮演什么样的角 色呢?本体是知识表示的一种方式?本体工程将取代知识工程?本体(ontology)其实就是一种充分 复杂的词表，有了本体固然可以解决很多问题，但本体如何来获取仍然是一大难点，正如知识获 取一直是人工智能的瓶颈问题。本体的获取有三种方式：手工构建、词表转换、自动获取。而本 体论(Ontology)是一种认知论。本体的表示语言比知识表示语言更具体，具有更强的可操作性。
知识管理中的知识组织以知识的序化为主，包括分类、检索、排序等操作。传统的知识组织借助 文献单元的方法，依据检索语言中的结构模式，采用分类法、标题法、单元词法、关键词法和叙 词法，并在这些方法的基础上编制出各种目录、索引、文献等。以关键词或主题词来实现知识从 物理层次的文献单元向认知层次的知识单元转化是不现实的，因为词单元不足以完整地反映知识， 能够完整地反映知识应该至少是句子层次的。知识地图揭示知识源以及知识之间的关系，它指向 知识而不包含知识本身，是一个向导而不是一个知识的集合。所以知识地图实际上是知识的索引。 但是知识地图不具备地理坐标这一基本属性。
提出
知识工程的概念是1977年美国斯坦福大学计算机科学家费根鲍姆教授(E．A．Feigenbaum)在第 五届国际人工智能会议上提出的。
5门课程思政优秀教学案例
人。
《土木文明浅析》教学案例·课程名称：土木文明浅析·课程性质：全校性选修课·教学对象：大一、大二年级理工类本科生·总学时：16学时·主讲人：·所在学院：（一）整体思路：《土木文明浅析》是一门面向大一、大二年级本科生的全校性选修课和通识课，是我校全面推进“四新”建设后，首批立项的新工科通识课程，着力培养具有“家国情怀、全球视野、创新精神、实践能力”的时代新人。
思政目标：（1）结合我校新工科建设“天大方案”，对原有的教学大纲、教案和多媒体材料进行修订和完善，将课程德育目标与教学目标有机结合，将社会主义核心价值观、中国优秀传统文化教育以及家国情怀、社会责任、工程伦理、工匠精神等内容融入课程，形成“一体化”课程思政教学设计。
（2）引入雨课堂等互动教学模式以及启发式、嵌入式等新型教学手段，激发学习兴趣、培养自学能力、引导创新思维，实现知识传授、价值引领和能力培养的紧密融合。
（3）确定科学有效的课程考核形式和考核标准，注重德育渗透教学效果的评估，实现对课程目标达成及教学成效的有效评价。
《土木文明浅析》课程思政建设总体设计思路（二）创新点（1）专业内容与思政典型案例的精心打造-优化内容供给将课程教学目标的教育性、知识性、技能性相互交融，将学生的专业技能培训与激发个人理想、社会责任感进行有机结合，在教学过程中体现学科的科学素养与人文素养。
在“智能土木与新基建”知识模块中，融入了“诚信、和谐、创新、进取”的思政教育内容；在“道路工程”知识模块，通过具体案例，介绍了我国近年来在基础设施建设方面取得的伟大成就，加强理想信念教育，深化社会主义核心价值观；在“建筑工程”知识模块，引入了“中国古典建筑之美”的课堂讨论，使学生树立文化自信、民族自豪感和文化归属感；在“地下工程”知识模块，以“一带一路”为切入点，举例说明我国科技工作者在沿线国家复杂环境条件下基础设施建设过程中提供的关键性技术保障，使同学们深切地体会到土木工程所产生的深远社会影响，树立民族自豪感；在“土木工程施工”模块，讲解了土木人的责任和使命；在“桥梁工程”知识模块，讲述茅以升立志造桥的故事，借助“榜样的力量”，引导学生将所学知识服务于民族发展和国家所需。
基于知识工程的固体火箭发动机装药设计技术研究
基于知识工程的固体火箭发动机装药设计技术研究
谷建光;张为华;王中伟;欧海英;解红雨
【期刊名称】《固体火箭技术》
【年(卷),期】2008(031)003
【摘要】为了实现对以往设计经验及知识的继承和重用,在固体火箭发动机装药设计中引入了基于知识工程的设计思想.首先建立了装药设计的SBF表示模型,从产品设计的角度说明了装药设计实质;然后完成了药形选择的神经规则表示;同时,实现了基于案例推理的药形几何参量确定,具体内容包括建立尺寸无关药形几何参量的案例表示模型,给出基于案例推理的药形几何参数确定算法.最后,结合实际应用对上述工作进行了具体实践;并针对实际型号进行了装药设计.通过对设计结果的正确性验证,证明该技术可行、有效.
【总页数】7页(P208-214)
【作者】谷建光;张为华;王中伟;欧海英;解红雨
【作者单位】国防科技大学航天与材料工程学院,长沙,410073;国防科技大学航天与材料工程学院,长沙,410073;国防科技大学航天与材料工程学院,长沙,410073;国防科技大学航天与材料工程学院,长沙,410073;国防科技大学航天与材料工程学院,长沙,410073
【正文语种】中文
【中图分类】V435
【相关文献】
1.基于代理模型的固体火箭发动机装药设计 [J], 武泽平;王东辉;胡凡;张为华
2.基于ACIS几何造型平台的固体火箭发动机装药设计 [J], 蔡强;鲍福廷
3.稳健优化设计及其在固体火箭发动机装药设计中的应用 [J], 窦毅芳;王中伟;张为华
4.固体火箭发动机装药设计的一种燃面推移方法研究 [J], 王栋;刘登航;卓长飞
5.基于阶梯多根装药的固体火箭发动机内弹道设计方法研究 [J], 周柏航;王浩;阮文俊
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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。
知识工程作业
作业1：1设A，B，C三人中有人从不说真话，也有人从不说假话，某人向这三人分别提出同一个问题：谁是说谎者？A答：“B和C都是说谎者”；B答：“A和C都是说谎者”；C答：“A和B中至少有一个是说谎者”。
试用归结演绎推理求出：谁说真话，谁说谎？2在积木世界中有如下事实和规则：F1：A在桌上；F2：C在桌上；F3：D在C上；F4：B在A上；F5：B是重积木；；F6：E上没有东西；F7：D上没有东西；F8：D是重积木；F9：B是木制积木；F10：E在B上；R1：重的蓝色积木在绿色积木之上；R2：重的木制积木是在绿色积木之上；R3：所有顶上没有东西的积木都是蓝色的；R4：所有木制积木都是蓝色的；用与或形逆向推理求解：绿色积木上的是哪块积木？给出一致与或解图。
3对以下博弈树进行-剪枝，并标明是什么剪枝。
76865230-26258924用状态空间表达下面问题：在河的左岸有三个修道士、三个野人和一条船，修道士们想要这条船将所有的人都运到河对岸，但要受到以下条件限制：（1）修道士和野人都会划船，但船一次只能装运两个人；（2）在任何岸边，野人数不能超过修道士，否则修道士会被野人吃掉。
5用框架描述你的宿舍。
6用语义网络表达：学习班的学员有男，有女；有研究生，有本科生。
7设有如下规则：r1: IF E1 ThenHwith CF=0.7r2: IF E2 ThenHwith CF=0.1r3: IF E3 ThenHwith CF=1r4: IF (E11 and E12 and E13)ThenE1with CF=1且已知：CF（E11）=1，CF（E12）=0.6，CF（E13）=0.6，CF（E2）=0.9，CF （E3）=1求CF(H, E1&E2&E3)=?。
信息科学中的专家系统与知识工程研究
信息科学中的专家系统与知识工程研究引言信息科学作为一门新兴学科，与计算机科学、数学、统计学、语言学等学科有着密切的关系。
在信息科学的研究和应用中，专家系统和知识工程起着举足轻重的作用。
本文将从理论与实践两个方面，探讨专家系统与知识工程在信息科学中的研究进展和应用价值。
一、专家系统的基本原理与结构专家系统是一种通过模拟人类专家的决策过程和思考方式，进行智能决策的计算机系统。
它通过对专家知识的提取、表示和存储，模拟人类专家的推理过程，实现对复杂问题的解决。
专家系统的基本原理可以概括为三个关键步骤：知识获取、知识表示与存储、推理与决策。
知识获取是指通过对专家进行访谈或观察，获取专家知识的方法和过程。
知识表示与存储是指将获取到的专家知识进行适当的抽象和表示，使得计算机能够理解和处理。
推理与决策是指利用已有的知识进行推理和决策，生成对特定问题的解答和推荐。
专家系统的结构通常由知识库、推理机和用户界面三个主要部分组成。
知识库是存储专家知识的地方，以一种能被计算机所接受和处理的形式存在，如规则库、框架库和案例库等。
推理机是专家系统的核心组成部分，它根据用户输入的问题和已有的知识进行推理和决策，生成最终的结果。
用户界面则是用户与专家系统之间进行交互的接口，包括输入问题、获取答案和展示推理过程等功能。
二、知识工程的研究方法与应用领域知识工程是专家系统研究的重要分支，它致力于通过系统化的方法和技术，对专家系统中的知识进行建模、获取、表示、存储和应用。
知识工程的研究方法主要包括知识获取、知识表示和知识推理三个方面。
知识获取是指通过对专家进行访谈、观察或问卷调查等方式，获取其知识和经验，并将其转化为计算机可处理的形式。
知识获取的方法包括结构化访谈、半结构化访谈、观察法、问卷调查等。
在知识获取的过程中，需要充分考虑专家的知识表达方法和思维方式，以准确地捕捉和记录其知识。
知识表示是指将获取到的专家知识进行适当的抽象和表示，以便计算机能够理解和处理。
知识工程的应用研究进展
２ ．Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ， Ｈａ ｉ ｋ ｏ ｕ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｆ ｏ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉ ｃ ｓ ）
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知 识 工 程 的应 用 研 究 进展
罗奕 硐 。姚 孝明 ’
（ １ ．海 南大学信 息科 学技 术学 院 ，海南 海 口 ５ ７ ０ ２ ２ ８ ２ ；２ ．海 口经 济 学院信 息 工程 学院）
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系統架構-查詢篩選及歸檔
輸入關鍵字詞組條件及指定要查詢的年份、月
系統架構-查詢篩選及歸檔
郵件歸檔運作流程
郵件轉檔擴充能力
系統架構-分散式處理
Portable Search
大綱
知識工作者遭遇的困難 現行的解決方法 簡介 產品定位 產品特色 適用客戶 附錄
知識工作者遭遇的困難(1/2)
銷售人員拜訪客戶時，雖然帶著許多可用資 料，但在需要時，卻難以快速的將準確的資訊 找出呈現給客戶 現場維修人員面臨查詢相關維修資訊的狀況 時，無法從手邊大量文件及維修指南中有效率 的找出需要的資訊 記者在辦公室外寫稿時，需要引用參考資料、 佐證數據時卻常常耗費許多時間體力從眾多文 件、檔案中查找
知識工作者遭遇的困難(2/2)
參與會議，查閱相關資料時，很難由隨身碟上 事先準備好的文件檔案中找出需要的資訊 工程師在使用新的硬體元件時，需花費許多時 間才能從廠商提供的大量規格文件、API手冊 中找到需要的參考資訊 使用電子參考書、工具書、資料庫時，大多無 法提供有效率的搜尋功能，大量的數據內容使 得查詢回應緩慢，查詢結果不理想時又需重新 查詢，耗費時間、精神
現行的解決方法(1/3)
使用目錄名稱、檔案名稱、Metadata等方式 查詢
需花費額外建檔成本 難以一致化及標準化 無法對檔案內容全文查詢
現行的解決方法(1/3)
由公司建立統一的搜尋服務伺服器，供連線查 詢
需要取得網路連線才能使用 部分個人檔案不適合列入公司全域檢索範圍 產生另外需考慮的資訊安全性問題
現行的解決方法(1/3)
使用單機式資料庫運作查詢
針對每一套資料均產生單套系統建置成本 非結構化資料無法轉入資料庫 用資料庫語言查詢會遭遇速度瓶頸
簡介
Portable Search可將原始文件資料及搜尋系 統建立在單一媒體上，例如光碟、USB隨身碟 或硬碟等 使用者可直接在此媒體上進行檔案瀏覽、檢索 查詢及文件調閱，不需安裝軟體也不需使用網 路連線，真正達到可攜式搜尋的目的 Portable Search適合知識工作者及內容(知識) 提供者使用
定位
對知識工作者 知識工作的行動搜尋解決方案 對內容提供者 知識文件散佈的搜尋解決方案
特色(1/2)
使用搜尋功能可免安裝、免網路連線
無使用門檻 不受限於任何使用環境
搜尋結果可依分類過濾篩選
更容易定位到所需的查詢結果
特色(2/2)
操作容易，三個步驟即可完成出版製作
不論知識工作者或內容提供者均可輕鬆、隨時產生 定製的媒體
可確保散佈成品之標準化及一致性
可確保文件散佈的品質
免安裝、免網路連線
• 取得Portable Search產生的媒體後，使用者可不需安裝 直接執行搜尋功能 •使用搜尋功能時，不需要網路連線，可單機、離線使用
免安裝
免網路
依分類篩選搜尋結果(1/2)
Portable Search會根據檔案 日期、作者、檔案類型及資 料夾路徑將搜尋結果予以分類
對於查詢到的郵件，也可以根據郵 件日期、寄件人、收件人、收件副 本予以分類
依分類篩選搜尋結果(2/2)
使用者可利用這些分類組合過濾條件，進一步 篩選搜尋結果，例如
列出2006、2007年的PDF檔 列出位於\Meeting資料夾下，作者為Tom或Alex 的檔案 列出由John寄出，收件人或副本為Mary的郵件
製作容易
只需三個步驟即可產生包含原始文件、搜尋系 統的Portable Search媒體
1. 選擇相關 資料夾 2. 選擇檔案 類型
3. 開始製作!
確保標準化及一致性
由Portable Search所製作產生的媒體，經由 檔案複製或燒錄即可透過光碟、USB隨身碟或 硬碟散佈給使用者 將製作功能與搜尋功能予以區分，搜尋使用者 不需也不會介入製作過程，確保所有被取得媒 體的標準化及一致性
架構(1/2) Producer
Searcher Components Setup Searcher元件的安裝程式
需搭配Portable Search版本
提供不支援動態註冊元件的作業系統使用 Windows 2000 Server/Professional。