试探性知识的表示及其解题算法

知识表示是研究工程规范管理系统首要解决的问题，本文提出用状态知识元与决策表相结合来表示试探性工程规范知识，并介绍了基于这一结构的推理方法。     

农业智能系统开发平台的知识表示与推理策略

针对农业智能系统的知识特点,提出基于框架知识单元和求解知识单元的知识组织结构,同时采用XML作为知识描述语言的知识表示方法,在此基础上采用混合推理的推理策略,并实现了不确定推理．该知识表示方法和推理策略已经在工作中得到实际应用,较以往知识表示方法,在知识获取、知识的直观充分表达、知识扩充、知识模块化、知识共享等方面都取得了很好的效果．     

关于知识表示的讨论

知识表示是人工智能（ＡＩ）研究中基本问题之一,对ＡＩ来说,知识表示的研究分成两个层次：（２）知识表示方法的研究,（２）表示观的研究,首先,本文在总结各种表示方法的基础上,提出了一种“知识表示体系树”,以观察ＡＩ研究的发展趋势,其次,文中收集了目前ＡＩ学界对这个问题讨论了各种主张,并将其归纳为评论论、本体论及知识工程等三类对表示的观点;最后,还讨论了ＡＩ一些研究分支与表示的关系。     

基于模糊框架-产生式知识表示及推理研究

知识表示是专家系统求解能力及正确性的基础。针对不同知识表示方法的局限性,采用框架与产生式知识表示法结合表示专家知识。同时鉴于传统知识表示及推理方法在描述事实生产中不确定知识及经验中的缺陷问题,将模糊推理与知识表示相结合,应用模糊因子,定量细化描述模糊知识;并结合知识表示特点应用动态加权平均匹配函数及模糊推理方法,提出基于模糊框架-产生式知识表示方法及推理的研究,量化地表示知识及推理过程,为决策人员提供更加直观、准确的推理依据。     

知识表示方法比较

阐述知识表示的概念,介绍各种知识表示方法.通过讨沦知识表示的执行层、逻辑层、表示应用层三个层面,构建比较和评估各种知识表示方法在智能系统中的指标框架,并且进行简单的比较.最后,通过比较认为该框架可以指导我们选择合适的知识表示方法解决实际问题.     

产品配置的知识表示

为按照用户的需要定制售卖产品的公司提供支持的基于知识的配置系统,产品配置器是人工智能技术的一个重要应用.本文首先描述了配置问题及其相关概念,然后分析了某些配置知识表示的优缺点,在此基础上提出了产品配置知识的图形表示方法,最后讨论了目前的一些热点研究问题.     

基于Web本体语言OWL的知识表示

知识表示的方法论研究是知识管理系统研究中重要的问题,提出将Web本体语言OWL应用到知识表示中。为此,从OwL语言的表示能力,针对不同用户群的分层,可操作性,可扩充性等方面进行了简要地分析。然后,以高校教育资源的知识表示为例,说明了OWL的知识表示过程。基于OWL的知识表示是一种表达能力较强,语法独立,可扩充的,适用于分布式系统的知识表示方法。     

类型增强的时态知识图谱表示学习模型

知识图谱表示学习旨在将知识图谱中的元素（实体和关系）表示在低维的连续向量空间中，可以有效地实现知识图谱补全并提高计算效率，是贯穿知识图谱构建和应用全过程的重要问题.现有的知识图谱表示学习模型大多基于静态的结构化三元组，忽略了知识的时间动态性和实体的类型特征，限制了它们在知识图谱补全和语义计算中的表现.针对这一问题，提出一种类型增强的时态知识图谱表示学习模型（type-enhanced temporal knowledge graph representation learning model,T-Temp），基于经典的张量分解技术，将不同形式的时间信息显式融合到知识图谱表示学习过程中.同时，利用实体与关系间的类型兼容性，充分挖掘隐含在实体中的类型特征，进一步提升表示学习的准确性.此外，证明T-Temp模型具有完全表达性，且与同类模型相比，具有较低的时空复杂度.在多个真实的时态知识图谱上进行的详细实验说明了T-Temp模型的有效性和先进性.     

聚合邻域信息的联合知识表示模型

知识表示学习在关系抽取、自动问答等自然语言处理任务中获得了广泛关注,该技术旨在将知识库中的实体与关系表示为稠密低维实值向量。然而,已有的模型在建模知识库中的三元组时,或是忽略三元组的邻域信息,导致无法处理关联知识较少的罕见实体,或是在引入邻域信息时不能自适应地为每个实体抽取最相关的邻节点属性,导致引入了冗余信息。基于以上问题,该文在知识表示模型TransE的基础上提出了聚合邻域信息的联合知识表示模型TransE-NA(neighborhood aggregation on TransE)。该模型首先根据实体的稀疏度确定其邻节点数量,然后根据实体的邻边关系选取对应邻节点上最相关的属性作为实体的邻域信息。在链接预测和三元组分类任务上的实验结果表明,该文的模型效果超越了基线模型,验证了该模型能有效聚合邻域信息,缓解数据稀疏问题,改善知识表示性能。     

面向对象的知识表示方法

本文在分析了传统的知识表示方法基础上，着重探讨了面向对象的知识表示的方法，特点，推进及程序实现问题。     

基于本体的产品知识表达

产品开发过程分工的加强、市场和全球化竞争的激烈都要求工厂能够更迅速地生产更廉价和质量更高的产品，而这需要一个更有效并且强有力的产品知识管理系统，以支持产品知识的表达、重用、共享和交流等．研究了产品知识表达的模型，即S—B—F，结合本体描述语言构建了流本体和功能本体，设计出基于本体的产品知识表达，并进一步提出了可行的应用模型。     

基于本体的产品设计知识表示研究

针对目前的产品设计知识表示模型或是只局限于产品设计的某一阶段,或是局限于某一设计领域,对产品设计知识的概念存在着分类不清等不足,文中提出一种产品设计知识本体构建方法,并构建基于本体的产品设计知识表示模型。通过分析产品设计知识本体产生的知识概念、属性及知识概念间关系,形式化地定义和描述表示产品设计领域所包含的知识资源,提高企业产品设计知识共享和重用效率。以色选机设计知识表示为例,验证了所提出模型的有效性。     

基于本体的领域知识表示和获取

本体的方法是新的知识表示的有效手段。文章讨论分析了利用RDR和FCA对领域知识表示和获取,以及在此基础上的本体的构建方法。探讨了在这种机制下如何实现对领域信息的抽取。     

藏文字框架知识表示的研究

该文引入框架知识思想,对框架知识的构成过程进行了举例分析,并根据框架知识的构成、结构描述、内部组织、内部表示等,研究了藏文字框架知识表示的若干问题,构建了藏文字框架结构的描述以及藏文字框架系统。从而为进一步的藏语词汇、短语系列的框架知识的研究以及藏文字框架知识系统的实现奠定了基础。     

“CAU”词及其知识图分析

专家系统是人工智能研究领域的一个重要研究分支。专家系统主要由两部分组成:知识库和推理机。知识库中的知识主要由“IF-THEN”这样的知识组成。知识图是一种新的知识表示方法。在知识图中,含有“IF-THEN”结构的句子是由起因操作符(causal operator)或起因关系(CAU-relation)表示的。本文挑选了一些具有一定代表性的起因意义的汉语“CAU”操作符,并且基于知识图理论分析了这些操作符,并进行了分类,目的是为专家系统中知识库的建立做准备。     

基于RuleML的多级知识单元知识表示方法

文章针对农业领域的知识表示问题探讨了一种基于RuleML格式的多级知识单元的知识表示方法。RuleML和多级知识单元的有机结合使得知识预处理的效率获得提高,并体现出数据库和知识库融合的一定优势,还实现了知识表示的标准化、规范化和通用化。     

个性化知识的表示方法

在当前信息暴涨的时代,网络信息正在面临着各取所需的要求,信息检索、话题检测、信息推荐等应用技术都逐渐开始面向个性化的发展趋势。然而目前的个性化技术大都依赖于对用户行为的了解,根据用户的历史行为,判断和预测用户的目的,没有同用户的当前所具有的知识结合起来。提出一种用户个性化知识的粗略表示方法--词形关系图,作为个性化应用技术的基础。具体内容包括：词形关系图表示知识的方式,结合遗忘规律从用户语料库中获取个性化词形关联的方法,以及结合实验结果对该表示方法应用可行性的初步分析。     

一种可用于基于内容智能检索的知识表示方式

在基于内容的智能检索中,多媒体信息的知识表示方式是应该首先解决的关键问题之一。文章总结分析了基于内容的智能检索中现有的一些知识表示模型,在此基础上提出了一种新的可用于基于内容的智能检索的知识表示方式,为今后的研究提供了一些新的思路和方法。     

基于XML知识表示方法的研究进展

综述了近年来基于XML的知识表示方法的研究进展。分别从基于XML的知识表示方法、研究现状和具体应用情况进行介绍,展望了XML知识表示方法的未来研究方向和发展前景。