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智能製造中的知識工程(工業和信息化部十四五規劃教材)/先進位造理論研究與工程技術系列

  • 作者：林琳//郭豐|責編:周一曈
  • 出版社：哈爾濱工業大學
  • ISBN：9787560399423
  • 出版日期：2023/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：294
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是作者對所從事的科研工作及為哈爾濱工業大學機電工程學院研究生講授數字化設計中的「知識工程」課程講義內容的整理，重點對知識工程中的知識表達、知識挖掘和知識融合的相關理論、方法及其應用進行了闡述。
    全書共分8章，主要分為三大部分：知識表達方法、知識挖掘方法和知識融合方法。知識表達重點面向邏輯結構形式、業務流程和語義向量三個方面開展表達方法研究；知識挖掘主要研究模糊知識挖掘和知識遷移方法；知識融合則分別對採用傳統證據理論和較為新穎的圖論方法進行知識融合開展研究。
    本書對從事機械工程與人工智慧領域研究的研究生或科研院所的科技人員有很好的借鑒意義，各個層面的讀者均可參考使用。
作者介紹
林琳//郭豐|責編:周一曈
目錄
第1章  面向邏輯結構的知識表達方法
  1.1  基於謂詞的知識表達方法
  1.2  基於框架的知識表達方法
  本章參考文獻
第2章  面向業務流程的模塊知識表達方法
  2.1  模塊化知識概述
  2.2  基於模塊的知識表達方法
  2.3  基於模板的知識表達方法
  本章參考文獻
第3章  基於向量空間的文本知識表達方法
  3.1  基於詞向量空間的文本知識表達方法
  3.2  基於實體超平面和關係超平面知識圖譜嵌入
  3.3  基於卷積神經網路的句子向量表達方法
  3.4  基於詞向量的文本聚類實例
  本章參考文獻
第4章  基於模糊理論的知識挖掘方法
  4.1  模糊基本理論
  4.2  高斯混合模型
  4.3  基於雲模型的多分類方法
  4.4  基於高斯混合模型的知識挖掘方法
  4.5  基於過程模糊規則的隱含知識挖掘方法
  4.6  基於動態混合規則網路的隱含知識挖掘方法
  4.7  基於概念格的知識挖掘方法
  本章參考文獻
第5章  基於貝葉斯理論的知識挖掘方法
  5.1  貝葉斯公式
  5.2  貝葉斯分類器
  5.3  貝葉斯網路
  5.4  半結構化文本的分類與挖掘
  本章參考文獻
第6章  遷移學習方法及其應用
  6.1  遷移學習方法
  6.2  基於深度遷移學習的工業故障檢測方法
  6.3  小樣本條件下基於遷移學習的民航發動機氣路故障診斷方法
  本章參考文獻
第7章  基於D-S證據理論的知識融合方法
  7.1  經典D-S證據理論
  7.2  基於距離的分類支持度模型建立
  7.3  樣本分類支持度計算
  7.4  基於D-S證據理論的高維多模式分類方法
  本章參考文獻
第8章  基於知識圖譜的知識融合方法
  8.1  基於編輯距離定義相似度
  8.2  基於結構相似度
  本章參考文獻
名詞索引
附錄  部分彩圖

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