高校图书馆人力资源知识管理与知识服务

人力资源的开发与管理是图书馆管理的核心,图书馆进行知识管理,需要有创新精神的专业化队伍.知识管理环境下图书馆馆员需要承担网络信息导航员、知识资源管理员、数字资源专家、信息素养师角色.人力资源知识管理的模式包括对馆员队伍建设的认识模式和实施模式.需要搭建图书馆知识管理信息门户的技术平台,使用信息协作共享技术,知识挖掘技术,智能代理Agent技术等,努力探索并为读者提供知识服务.     

一种Web商务智能语义平台及时序知识模型

提出一种基于知识挖掘的Web商务智能平台(KB4WBI),实现了在线Web知识获取和知识语义管理.针对Web商务信息具有的明显时效性和上下文相关性,着重研究基于本体演化的时序Web知识表示模型.与已有的方法相比,该平台综合考虑了实时性和语义性,提高了知识精度和效用,从而奠定了Web商务的智能性基础.     

学术网络社区的知识传播机理研究

泛在知识环境使人类进入了一个前所未有的＂学习化社会＂,而学术网络社区正是促进教育终身性、主动性和教育的全民化的一个智能网络知识平台。本文重点阐述学术网络社区的四个知识传播机理,即知识建构机理、知识转移机理、知识共享机理和知识创新机理。     

浅谈知识博客在知识管理中的应用

在阐明知识博客和知识管理特点的基础上,从为隐性知识外化提供平台、为知识交流提供中介、为显性知识内化提供条件、为知识运用提供条件和为组织内知识评估提供基础5个方面论述了知识博客在知识管理中的应用。     

新时期高校图书馆的知识平台建设

从知识平台的内涵、知识平台的构成要素、知识平台实现的功能等方面探讨了高校图书馆知识平台的建设。     

面向知识图谱的多语言电子商务智能系统研究

面向知识图谱的多语言电子商务智能系统,是针对新丝绸之路经济带特定领域以汉语、藏语、蒙古语、维吾尔语、英语等多语言民族特色农产品电子商务的统一平台构建,在此基础上解决新丝绸之路经济带多语言关联的自然语言处理问题.通过绘制多语言知识图谱库并将其应用于多语言商品信息展示,同时结合知识图谱的多源知识关联来实现复杂数据分析及精准推荐,根据买家属性向用户智能推荐相关产品,实现基于深度学习的以汉语为核心的多语言智能分析推荐功能.     

面向科学平台的知识系统分析

针对知识总量和信息总量爆炸性增长所带来的诸多问题 ,提出了科学平台这一新型集成网络知识载体的概念 ,为此进行了面向科学平台的知识系统的研究。知识系统的模型化和结构化是知识系统可实现的前提。综合运用知识工程、互联网、信息科学和现代数理工具 ,对科学平台构建中所涉及到的知识系统进行了深入全面的分析 ,主要包括知识系统的抽象简化、形式结构分析、分类系统分析和理论核心分析 ,建立了知识系统结构化理论 ,从而为科学平台的知识系统建立了概念模型 ,并为进一步在网络知识库环境下构建科学平台系统奠定了理论基础。     

知识表达与超文本

知识代表对象间被认识的关系，这些关系使自动推理或至少是有效的逻辑运算成为可能。有效地利用知识可以实现超文本的智能，超文本的知识表达是实现智能的超文本的关键．     

浅谈图书馆知识服务

本文在分析了网络环境下图书馆知识服务的特点,网络环境下实现知识服务的手段,总结在新的时代图书馆知识服务是集知识、智慧于一体的智能服务。     

基于知识的冲压产品与工艺集成建模方法

结合当前智能设计技术的发展，研究了面向工艺设计的冲压特征建模方法，建立了单特征定义与冲压工艺性评价模型、工艺规则的集成机制；分析了工步排样中的知识集成策略，给出了集成工步排样总体事例模型和工序间关系分析模型的设计方法；总结了集成知识模型的几何处理技术，提出了基于CAD平台进行几何处理的基本原理。应用结果表明，集成知识模型能有效提高冲压工艺设计能力。     

Web知识挖掘与计算机网络

通过阐述Web知识挖掘:搜索引擎的现状、原理及分类,指出了传统搜索引擎存在的不足,介绍了一种基于概念搜索的Web知识挖掘:智能搜索,并对其原理及基本实现进行了简要说明.在此基础上,提出了智能搜索的研究动向.     

一种新型的知识库系统结构体系

针对智能决策支持系统中的知识库系统,提出了一种新的知识库开发模式--知识库系统的增量式开发,即对知识库进行累积开发,确保了知识库系统开发的完善性;基于增量式开发的封装性和可管理性,研究了增量式知识库系统的开发过程,包括知识获取、知识表示以及知识处理,最后预测了知识库系统的发展趋势.     

基于本体论的公路选线知识库构建研究

针对目前公路选线存在的问题,提出运用本体的思想来表达选线领域知识。通过对公路选线领域知识的分析和归纳,构建公路领域知识的三层体系结构。并通过本体建模工具prot間?建立公路选线知识库。选线领域本体是对选线领域知识进行形式化描述,这种形式化描述是知识可以得到重用和共享。对于智能化选线的实现具有重要意义。     

An ontology reasoning architecture for data mining knowledge management

In order to realize the intelligent management of data mining （DM） domain knowledge, this paper presents an architecture for DM knowledge management based on ontology. Using ontology database, this architecture can realize intelligent knowledge retrieval and automatic accomplishment of DM tasks by means of ontology services. Its key features include：①Describing DM ontology and meta-data using ontology based on Web ontology language （OWL）.② Ontology reasoning function. Based on the existing concepts and relations, the hidden knowledge in ontology can be obtained using the reasoning engine. This paper mainly focuses on the construction of DM ontology and the reasoning of DM ontology based on OWL DL（s）.     

大型电站诊断系统中知识处理方法

诊断知识处理是大型电站智能诊断系统的关键技术之一，针对电站设备故障诊断问题，提出了故障诊断的知识范围，对诊断知识进行了合理的分类，分别对这些知识的获取、混合知识的表示、诊断推理等方法进行了分析与研究，为最终建立大型电站智能诊断系统奠定基础     

Web检索智能代理中的知识学习研究

在简要论述了WWW信息检索的现状并给出了一个检索智能代理模型的总体设计并对知识学习代理及其算法进行了研究。     

机器人的未来发展:从工业自动化到知识自动化

 重点围绕软件机器人、知识机器人、平行机器人和相关的机器人学,对机器人发展的历史与趋势进行探讨。主要观点如下:1)在加强和提高现有工业机器人,特别是以物理形态为主的机器人技术与应用的基础上,必须重视以软件形态为主的机器人,特别是知识机器人和虚实互动的平行机器人技术的发展;2)工业机器人曾在工业自动化过程中发挥过重要作用,知识机器人的未来是知识自动化,必将在智能产业中起关键和核心作用,连通物理、社会和信息空间,使工业制造系统从过去的牛顿式机械系统成为默顿式智能系统,这就是未来机器人发展的主要特征。     

组织知识需求的诱发与知识需求管理

组织的任何事务都会需要知识指导 ,如果组织现有知识储备不能满足需要 ,就会诱发新的知识需求。本文通过对组织的调研分析 ,认为组织知识需求的管理可以分为五个步骤 :捕捉知识需求诱发、知识需求分析、知识缺口分析、选择融知途径、融知管理。组织知识需求诱发因素可分为四个大类 :发展性诱发、治疗性诱发、环境机会诱发和环境威胁诱发。组织的某项事务的整个过程会对知识需求有着五个层次的诱发 :先兆诱发、轻度诱发、明显诱发、持续诱发和诱发终止。根据知识管理者介入知识需求管理的时机将组织知识需求管理分为卓越、有效、平庸、失败、空缺五个水平     

组织融知渠道研究

融知 ,即知识获取 ,是知识管理的一个重要课题。组织可能的融知渠道有很多 ,本文通过对组织进行调研和分析 ,归纳出六类组织的主要融知渠道 :知识学习、知识引进、知识挖掘、人才引进、知识继承、知识创新。为了进一步了解组织融知渠道 ,本文从与组织融合度、融知成本、知识量、时间效率、显性程度等六个方面对上述六类融知渠道进行了特性分析。最后 ,本文列举了上述融知渠道的典型应用     

智能诊断中诊断知识的实时自学习方法

模拟人类专家诊断知识积累过程,提出一种基于模式比较和更新的诊断知识实时自学习模型,以实现智能诊断系统知识库知识的实时积累和更新。用非正态分布假设检验算法实现待确定知识故障模式与正常模式的实时比较,用样本含量估计算法作为有效模式比较所需故障样本量确定的理论依据,用实时模式更新算法实现诊断知识模式与设备的实际运行情况一致。实际测试数据分析表明该模型有利于实现新知识的积累和诊断知识贴近实际设备的实际情况。