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| 編輯推薦： |
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本书从知识系统构建的支撑技术和制造企业的实际应用出发，系统地介绍了知识工程的概念、方法和应用。
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| 內容簡介： |
本书从知识系统构建的支撑技术和制造企业的实际应用出发，系统地介绍了知识工程的概念、方法和应用。
全书共7章，重点介绍了知识获取、知识表示、知识推理及知识管理，在此基础上，针对制造企业知识工程实施方法、工具展开了介绍，最后介绍了知识系统的结构、开发，以及知识工程技术在机械制造领域的应用。本书结合知识工程技术在制造业的应用案例进行分析，具有易懂和实用等特点。
本书可作为高等院校智能制造工程及其相关专业方向本科学生的教材，也可供从事智能制造相关工作的工程技术人员和科研人员阅读参考。
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| 關於作者： |
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1990-1993年 企业从事制造工艺设计工作。 1993-2003年 重庆大学机械工程学院研究生学习、工作。 2003年至今 同济大学机械工程学院从事博士后研究、教学、科研等工作。
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| 目錄：
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前言
第一章绪论/1
第一节知识及其演进/1
一、知识的定义/1
二、从数据、信息到知识、智能、智慧/2
三、知识的特征与分类/4
第二节知识工程及其发展/6
一、知识工程的提出/6
二、知识工程的发展历程/7
三、新一代知识工程/9
四、知识工程的研究内容/10
第三节大数据环境下知识工程挑战/11
第四节制造企业知识工程/13
一、知识与企业能力/13
二、企业信息化与企业知识化/14
三、企业知识管理/14
四、知识工程与智能制造/15
参考文献/15
习题/16
第二章知识获取/17
第一节知识获取概述/17
一、知识获取的概念/17
二、知识获取的来源/18
三、知识获取的过程/19
四、知识获取的主要方法/21
五、基于神经网络的知识获取方法/22
第二节数据挖掘/25
一、数据挖掘概述/25
二、数据挖掘的构成和分类/26
三、数据挖掘的方法/27
四、数据挖掘的过程/28
五、数据挖掘的发展/30
第三节机器学习/31
一、机器学习概述/31
二、机器学习的发展/31
三、机器学习的方法/32
四、机器学习的过程/34
五、机器学习在数据挖掘领域的应用/34
第四节Web挖掘/35
一、 Web挖掘概述/35
二、 Web挖掘的分类/35
三、 Web挖掘的过程/38
四、 Web挖掘技术的应用/39
目录第五节文本挖掘/39
一、文本挖掘概述/39
二、文本挖掘的发展/40
三、文本挖掘的方法/40
四、文本挖掘的过程/41
五、文本挖掘的研究与应用/42
第六节图挖掘/43
一、图挖掘概述/43
二、图挖掘的主要内容/44
三、图挖掘的应用/46
四、图挖掘的发展/47
第七节应用案例/48
参考文献/51
习题/52
第三章知识表示/53
第一节知识表示概述/53
一、知识表示的概念/53
二、知识表示的准则/53
三、知识表示的发展/54
第二节一阶谓词逻辑表示法/55
一、一阶谓词逻辑表示规则/55
二、谓词逻辑表示的演算/56
第三节框架表示法/57
一、框架理论/57
二、框架的性质及特点/58
第四节语义网络/59
一、语义网络的概念和结构/59
二、语义网络特性传递方式/60
三、联结词在语义网络中的表示方法/61
四、语义网络的局限性/62
第五节产生式表示法/62
一、产生式表示法的基本形式/63
二、产生式系统/63
三、产生式的复合形式/64
四、产生式表示的优缺点/65
第六节过程表示法/66
一、过程表示法的概念/66
二、过程表示法的过程规则/67
三、过程表示法的特点/67
第七节状态空间表示法/68
一、状态空间表示法的概念/68
二、状态空间表示法的组成/68
第八节面向对象表示法/70
一、对象、消息和方法/70
二、类、类层次和继承性/72
三、面向对象知识表示与语义网络、框架系统的比较/72
第九节基于范例表示法/73
一、范例的定义/73
二、范例的表示/74
三、语义记忆单元/74
四、记忆网/75
第十节基于Rough Set表示法/76
一、粗糙集的基本概念/76
二、基于粗糙集的知识表示/77
第十一节基于神经网络的知识表示/78
一、人工神经网络的基本思想/78
二、BP神经网络的知识表示/78
三、神经网络表示的特点/80
第十二节基于本体的知识表示法/80
一、本体在知识工程领域的研究/80
二、基于本体的知识表示/81
三、领域本体知识表示的作用/82
四、基于本体的知识表示存储/83
第十三节知识图谱中的知识表示/84
一、知识图谱的通用知识表示/84
二、知识图谱中的图表示/85
三、知识图谱的三元组表示/85
四、知识图谱中的向量表示/86
参考文献/87
习题/87
第四章知识推理/89
第一节知识推理概述/89
一、推理的定义/89
二、推理的方法及其分类/89
三、推理的控制策略及其分类/90
第二节逻辑推理/94
一、命题逻辑/94
二、一阶逻辑/谓词逻辑/95
三、演绎推理/97
四、推理策略/100
第三节不确定性推理/101
一、不确定性的含义/101
二、不确定性的来源/102
三、不确定推理常用方法/102
第四节推理的工程应用/113
一、基于规则的推理/113
二、基于案例的推理/115
三、基于模型的推理/117
参考文献/119
习题/119
第五章知识管理/121
第一节知识管理概述/121
一、知识管理的历史/122
二、知识管理的研究视角/124
三、知识管理的目标/125
第二节知识管理的对象/127
一、知识管理的主体和客体/127
二、知识分类/129
三、制造企业知识管理的对象/132
第三节知识管理的体系/132
一、知识管理体系整体架构/132
二、知识管理系统的建模方法分析/135
三、知识管理的活动/135
四、知识管理的支撑/140
第四节知识管理的信息技术支持/143
一、数据库和数据仓库/144
二、知识库/145
三、数据挖掘和大数据分析/147
四、语义网技术/149
五、知识地图/150
六、知识图谱/152
七、知识社区/152
八、知识管理系统/153
第五节跨组织的知识管理/155
一、跨组织知识管理及其特点/155
二、网络化协同中的知识管理/158
三、顾客与企业间的知识管理/159
参考文献/160
习题/161
第六章企业知识工程方法与实施/162
第一节企业知识工程的发展动因与实现/162
一、企业知识工程的发展动因/162
二、企业知识工程的实现/163
第二节企业知识工程体系/166
一、企业知识化/166
二、企业知识工程的社会技术系统模型/168
三、企业知识工程体系的建设/171
第三节企业知识工程方法与工具/172
一、企业知识工程方法的特点/172
二、主要的企业知识工程方法/173
三、知识工程工具/173
第四节知识创新与知识共享/175
一、知识创新/175
二、知识共享/178
第五节企业知识工程实施方法/179
一、企业知识工程实施方法框架/179
二、知识工程实施的过程模型/181
三、企业知识工程的需求分析/182
四、知识工程的总体设计/183
第六节制造企业知识工程系统的实现/184
一、制造企业知识工程系统概述/184
二、构建企业业务流程/184
三、构建企业知识库/185
四、开发企业知识管理系统/186
参考文献/187
习题/187
第七章基于知识的系统及应用/188
第一节基于知识的系统及其开发/188
一、基于知识的系统/188
二、专家系统的结构/189
三、专家系统的发展/191
四、专家系统的开发/192
第二节知识工程技术在制造装备开发中的应用/193
一、案例1：基于知识的桥式起重机桥架快速设计系统的开发与应用/193
二、案例2：基于神经网络的多自由度机器人逆运动学求解/195
第三节基于知识的工艺设计/202
一、案例1：基于规则推理的零件特征加工方案决策/202
二、案例2：大平面机器人喷涂工艺参数优化/208
第四节汽车发动机缸体柔性加工生产线智能规划系统/214
一、加工生产线规划步骤/214
二、缸体加工生产线智能规划系统结构/215
三、系统功能介绍/216
四、系统工作过程/217
五、缸体加工生产线规划案例/217
参考文献/220
习题/221
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| 內容試閱：
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制造业是国民经济的支柱产业，随着新一代人工智能技术的发展，以智能制造为核心的新一轮工业革命席卷全球，制造活动正在从“信息化”为主过渡、转变为“知识化”为主。在此背景下，为了能在新一轮工业革命中占有主导地位，世界各国都把发展智能制造作为主攻方向。智能制造即把人的智能从隐性知识提炼为显性知识，进行模型化、算法化处理，再把各种模型化的知识嵌入物理设备中，由此而赋予机器一定的自主能力，让机器具有一定程度的“智能”。
知识是实现智能的基础，更是创新的基石。知识工程是伴随着人工智能发展而兴起的一门学科，它将具体智能系统研究中共同的基本问题提炼出来，使之成为指导各类智能系统研制的一般方法和基本工具。在智能制造时代，亟须用知识工程这个特殊的手段做好武装，来达到制造核心能力的提升。目前，我国正在推进传统制造业向智能制造转型升级，人才短缺成为我国推进智能制造发展的瓶颈。为此，同济大学立足“新工科”培养理念，设置了智能制造工程专业，并大力开展了教材建设工作。本书为智能制造工程专业联盟系列教材之一。
本书系统地介绍了知识工程的概念、方法和应用。全书共7章，具体内容安排：第一章介绍知识工程的概念、发展历程、研究对象和研究领域；第二章至第五章介绍知识工程基本原理与支撑技术，包括知识获取、知识表示、知识推理、知识管理；第六、七章主要介绍知识工程的应用，包括制造企业知识工程实施方法、专家系统的结构与开发方法及知识工程技术在机械制造领域的应用。本书以掌握知识工程基本原理与支撑技术为目标，结合知识工程在制造企业的应用案例进行分析，使学生在经过系统完整的学习后，对知识工程理论、方法及其在智能制造中的应用有一个总体的了解与把握，初步具备在制造企业实施知识工程的能力。
本书根据新工科专业“智能制造工程”的建设要求进行编写，可作为高等院校智能制造工程及其相关专业方向本科学生的教材，也可供从事智能制造相关工作的工程技术人员和科研人员阅读参考。
本书的编写由机械工程、系统工程、工业工程等多个专业的教师共同参与。其中，同济大学刘雪梅教授任主编，同济大学陆剑峰副教授任副主编，同济大学张文娟副研究员、上海理工大学朱文博副教授参编。具体分工：刘雪梅主要负责第一章，第六章第五、六节，以及第七章的编写；陆剑峰主要负责第四章、第五章的编写；张文娟主要负责第二章、第六章第一至四节的编写；朱文博主要负责第三章的编写。
编者在本书编写过程中参考了国内外相关专家学者和高校教师的论著等，在此一并表示感谢。
由于编者水平有限，编写时间仓促，本书疏漏、错误之处在所难免，欢迎使用本书的师生和其他广大读者批评指正。
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