数字化应急预案知识模板存储的设计与实现

文中研究了数字化应急预案中基于XML语言的应急知识模板的设计及存储。分析了应急预案的总体结构,提出了将所有文档统一标记的具体模板结构;利用UML关系的多样性,采用了类模型来表示众多应急预案中潜在的结构化信息;结合应急预案的特性,给出了UML类模型中类与关系在XML Schema的映射方法;通过XMLSpy软件编译应急预案的XML Schema文档并验证其有效性。最终抽取出适用于大部分预案的知识模板,并在此基础上对应急预案进行XML标注,实现应急预案的数字化存储。     

基于GP与XML的模糊知识处理技术设计与实现

文章采用遗传规划(GP)方法实现了专家系统中对模糊知识的获取,并结合XML(Extensible Markup Language)数据表示技术将模糊知识存储为XML标记格式,在此基础之上,设计了一套模糊推理指令及相应的人机交互界面,实现了模糊知识推理,并在农业专家系统开发平台上得到了成功应用。     

基于XML的面向对象知识表示模式设计

在传统知识表示方法的基础上,综合利用了框架、产生式规则、面向对象等知识表示方式的特点设计了一种基于 XML 的新型知识表示方法,并完成其 XML Schema 的设计.此方法将普通规则与模糊规则统一起来,充分利用了 XML 对结构化数据的表示能力,实现了面向对象与产生式规则方式混合表示知识的结构化存储.兼顾了知识库的机器可读性和人可读性,实现了知识表示的跨平台、跨操作系统性能.以此为基础可开发出适于多种应用领域的交互性好、易扩展的知识获取平台及相应的推理机.     

基于Web的设计知识管理系统研究

设计知识共享是企业开发新产品增强竞争力的关键,提出了广义设计知识的概念,采用面向对象的技术对设计知识进行了分类,对设计知识的获取、表达、存储、检索等关键技术等进行了讨论,采用XML来表达设计知识,并研究了起实现技术。提出了一种基于Web的设计知识管理系统;该系统采用三层客户机(浏览器)/服务器。对系统构建策略进行了探讨。     

XML表示CLIPS知识库的研究

CLIPS是美国航空航天局约翰逊太空中心用C语言设计的一个专家系统工具,其知识存储方式不利于知识的检索和修改.在分析了对CLIPS知识库进行转换的必要性后,提出采用XML表示知识库.并且以数据库为中间环节,先将CLIPS知识库用关系数据库表示,再实现关系数据库到XML知识库的转换.讨论了整个构建过程及相关的技术.设计了用数据库存储事实的知识库结构,研究了一种关系数据库到XML文档的转换算法.     

基于本体论的知识管理模型及其实现

为了将大量无序的信息转化为企业有用的知识,以提高企业的竞争力,文中提出了一种基于本体论的知识管理结构模型,接着从知识的俘获和存储及知识的检索两个方面,分析了模型的实现技术。由于XML在该知识管理模型实现中的关键作用,文中重点探讨了这方面的内容。该模型解决了知识管理中,知识的俘获、存储与检索问题。     

基于本体论的知识管理模型及其实现

为了将大量无序的信息转化为企业有用的知识,以提高企业的竞争力,文中提出了一种基于本体论的知识管理结构模型,接着从知识的俘获和存储及知识的检索两个方面,分析了模型的实现技术.由于XML在该知识管理模型实现中的关键作用,文中重点探讨了这方面的内容.该模型解决了知识管理中,知识的俘获、存储与检索问题.     

基于XML知识管理系统的研究

介绍了知识管理的基本概念、XML技术的特点,提出了基于XML的知识管理系统模型,把XML技术引入到知识管理系统中,构建企业的知识管理系统。最后,介绍了基于XML知识管理系统Eknowledge的体系结构和工作原理。     

面向领域知识的本体知识模型XML表示框架

基于面向领域知识表示模型的共性与差异，提出了一种基于本体的领域知识XML表示框架模型。首先，给出了关于本体及知识建模的相关定义，并对领域知识进行了简单定义及分析；在此基础上，给出了面向领域知识的本体知识模型的XML表示框架，对领域知识建模从领域模式和领域知识库两个方面进行了建模研究，实现了组成领域知识模型框架的两个子框架模型。     

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。     

知识管理与知识共享

现在的人类社会,知识无处不在,无处不用。越来越多的企业意识到人与知识是企业竞争力的根本,于是,“以人为本”成了许多企业文化的核心,“知识资本”和“知本家”体现出入门对知识价值的认同。根据报道,财富1000中近半数的企业设立了知识主管,负责为知识共享创建基础设施和文化环境,为实施知识管理创造条件。不仅工业界,学术界也对知识管理倍加关注。本文介绍知识管理与知识共享的概念,关键技术及其应用,对相关问题进行分析和探讨。     

基于服装知识本体的知识获取与联通分析

服装知识在服装知识查询系统、计算机辅助服装工艺设计和服装智能教学系统等高技术产品中具有重要的作用,因此有必要建立一个健壮、协调、具有良好联通性的服装知识库,以便为用户/服装设计师提供更为便捷和良好的知识服务。为此,论文提出了一种基于知识本体的服装知识获取方法,设计了较为完善的服装概念本体体系。另外,提出了知识联通的方法,以解决不同的知识源之间存在的如下问题一是知识的不一致性,二是知识粒度(Granularity)不同,三是知识的精度不同,以尽可能保证所获取知识的一致性、完备性和精确性。     

知识管理系统中的知识推送

首先为信息体建立元知识，构造出知识项；然后利用OML对规范化术语予以定义，并构造出概念网络，进而建立包含核心网络和同义网络的语义网络．以此为基础，并借助于用户视图中的元知识，通过构造匹配函数来确定推送对象，实现了知识的准确推送．     

Automated Knowledge Acquisition for Strategic Knowledge

Strategic knowledge is used by an agent to decide what action to perform next, where actions have consequences external to the agent. This article presents a computer-mediated method for acquiring strategic knowledge. The general knowledge acquisition problem and the special difficulties of acquiring strategic knowledge are analyzed in terms of representation mismatch: the difference between the form in which knowledge is available from the world and the form required for knowledge systems. ASK is an interactive knowledge acquisition tool that elicits strategic knowledge from people in the form of justifications for action choices and generates strategy rules that operationalize and generalize the expert's advice. The basic approach is demonstrated with a human–computer dialog in which ASK acquires strategic knowledge for medical diagnosis and treatment. The rationale for and consequences of specific design decisions in ASK are analyzed, and the scope of applicability and limitations of the approach are assessed. The paper concludes by discussing the contribution of knowledge representation to automated knowledge acquisition.     

知识管理与知识管理系统

知识管理系统是目前一门较为新兴的学科.本文着重介绍了知识管理的概念及其在企业中所发挥的作用,对系统的体系结构、功能模块、系统管理等进行了初步探讨,对知识管理的过程和目前知识管理的相关技术进行了说明,并对知识管理系统的发展提出了几点初步的设想.     

面向知识图谱的知识推理综述

随着智能化水平的不断提高,每时每刻都有大量的新知识产生,知识图谱逐渐成为我们管理知识的工具之一.但现有的知识图谱仍然存在属性缺失、关系稀疏等问题,同时还存在大量噪声信息,导致图谱质量不佳,易对自然语言处理领域中的各类任务造成影响.面向知识图谱的知识推理技术作为目前的研究热点,是解决该问题的主要方法,其通过模拟人的推理过程完成对图谱信息的完善,在众多应用中有较好表现.以知识图谱为切入点,将知识推理技术按类别划分并分别阐释,详细分析该技术的几种应用任务,例如智能问答、推荐系统等,最后对未来主要研究方向进行展望,提出几种研究思路.     

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。     

基于知识元本体的知识统一表示

分析描述逻辑和本体论语义,提出知识元本体论点,并用Web本体语言OWL详细地构建了知识元本体的初步版本.提出基于知识元本体的知识表示方法.从而为构建具有更小知识单元共享粒度和知识语义推理的知识库系统提供统一的知识元本体定义.     

Knowledge Tools for Legal Knowledge Tool Makers

Business theory suggests that knowledge intensive professionslike law would devote major attention to knowledge management (KM) activities. Afterall, since a firm's combined knowledge is a key differentiating asset, one wouldexpect the exploitation of that asset to be a high priority. Yet new lawyers are oftensurprised at how little of such activities take place within firms. One might also expect tofind rich connections between academic research in knowledge management and law firmsusing that research. The rarity of such connections stands in sharp contrast to thebreadth and depth of use of substantive legal research and analysis. These disappointmentsare not unrelated: a firm that allocates little time to systems for leveraging its intellectualcontent is unlikely to invest in staying up to date with externalresearch relating to such systems.The authors believe that significant progress nonetheless may bemade both in applying KM methodologies to law firm work and better connecting theacademic and practice sectors. To those ends, this article explores three theses: (1)Legal technologists can and should lead by example in utilizing KM tools and methods; (2) Theeconomics of legal practice still pose substantial challenges to even those knowledge technologies considered by some as truly ``disruptive'; and (3) Focussing onareas that could yield a tremendous economic harvest may help forge richer connections betweenthe work being done in academic and practice spheres.     

基于XML的知识融合与知识库组织

提出了一种基于XML的知识表示方法—XKR(XML-based Knowlodge Rcpresentation)。XKR把产生式、框架、语义网络，过程表示法等多种传统的表示方法融合到一起，用XML作统一的形式描述语言。由于XML本身包含语义并能够无限扩充，因此XKR可以描述不同背景不同类型的知识，实验知识融合。在此基础上，进一步构建出分布式知识库。