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| 內容簡介： |
《智能制造中的知识工程》是作者对所从事的科研工作及为哈尔滨工业大学机电工程学院研究生讲授数字化设计中的“知识工程”课程讲义内容的整理，重点对知识工程中的知识表达、知识挖掘和知识融合的相关理论、方法及其应用进行了阐述。
《智能制造中的知识工程》全书共分8章，主要分为三大部分：知识表达方法、知识挖掘方法和知识融合方法。知识表达重点面向逻辑结构形式、业务流程和语义向量三个方面开展表达方法研究；知识挖掘主要研究模糊知识挖掘和知识迁移方法；知识融合则分别对采用传统证据理论和较为新颖的图论方法进行知识融合开展研究。
《智能制造中的知识工程》对从事机械工程与人工智能领域研究的研究生或科研院所的科技人员有很好的借鉴意义，各个层面的读者均可参考使用。
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| 關於作者： |
林琳，哈尔滨工业大学教授，博士生导师。黑龙江省高层次人才、中国空天动力联合专业委员会委员、国家自然基金会评专家、国家科技专家库成员、学位论文评审专家。主要从事智能设计、民航发动机全寿命管理技术的研究。主持国家自然科学基金重点项目和面上项目3项、国家重点研发计划课题5项、其他国家和省部级及企业横向课题20余项。获黑龙江省科技进步奖二等奖1项、民航总局科技进步奖二等奖1项；获发明专利60项首发明人15项、实用新型专利2项、软件著作权14项；撰写著作3部；发表论文200余篇。
郭丰，哈尔滨工业大学高级工程师，博士，高端装备制造虚拟仿真实验教学中心常务副主任。主持或参与国家重点研发计划、科技部支撑计划、国家自然科学基金、国家社会科学基金等纵向科研项目多项。主要从事智能设计（机械设计领域）、虚拟仿真（增强现实与混合现实领域）、知识工程（数字化装配领域）、人工智能（算法设计领域）等方面的研究。获省级教学奖励3项、专利12项（授权5项）、软件著作权6个。发表SCI论文5篇、EI论文2篇、CSSCI论文1篇、其他论文若干，出版教材3部。
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| 目錄：
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第1章 面向逻辑结构的知识表达方法
1．1 基于谓词的知识表达方法
1．2 基于框架的知识表达方法
本章参考文献
第2章 面向业务流程的模块知识表达方法
2．1 模块化知识概述
2．2 基于模块的知识表达方法
2．3 基于模板的知识表达方法
本章参考文献
第3章 基于向量空间的文本知识表达方法
3．1 基于词向量空间的文本知识表达方法
3．2 基于实体超平面和关系超平面知识图谱嵌入
3．3 基于卷积神经网络的句子向量表达方法
3．4 基于词向量的文本聚类实例
本章参考文献
第4章 基于模糊理论的知识挖掘方法
4．1 模糊基本理论
4．2 高斯混合模型
4．3 基于云模型的多分类方法
4．4 基于高斯混合模型的知识挖掘方法
4．5 基于过程模糊规则的隐含知识挖掘方法
4．6 基于动态混合规则网络的隐含知识挖掘方法
4．7 基于概念格的知识挖掘方法
本章参考文献
第5章 基于贝叶斯理论的知识挖掘方法
5．1 贝叶斯公式
5．2 贝叶斯分类器
5．3 贝叶斯网络
5．4 半结构化文本的分类与挖掘
本章参考文献
第6章 迁移学习方法及其应用
6．1 迁移学习方法
6．2 基于深度迁移学习的工业故障检测方法
6．3 小样本条件下基于迁移学习的民航发动机气路故障诊断方法
本章参考文献
第7章 基于D-S证据理论的知识融合方法
7．1 经典D-S证据理论
7．2 基于距离的分类支持度模型建立
7．3 样本分类支持度计算
7．4 基于D-S证据理论的高维多模式分类方法
本章参考文献
第8章 基于知识图谱的知识融合方法
8．1 基于编辑距离定义相似度
8．2 基于结构相似度
本章参考文献
名词索引
附录 部分彩图
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