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第一章 知識工程發展概況
一、知識工程的發展歷史
二、數據處理與研究方法
三、知識工程研究的演進脈絡
1、時間分布
2、學科滲透
3、作者分布
4、機構分布
四、知識工程研究的主題分布
五、知識工程研究的發展趨勢預測分析
六、發展總結
 
第二章 知識工程之知識表示
一、知識表示概述
1、表示學習的基本概念
2、表示學習的理論基礎
3、知識表示學習的典型應用
4、知識表示學習的主要優點
二、知識表示學習的主要方法
1、距離模型
2、單層神經網絡模型
3、能量模型
4、雙線性模型
5、張量神經網絡模型
6、矩陣分解模型
7、翻譯模型
8、其他模型
三、知識表示學習的主要挑戰與已有解決方案
1、復雜關系建模
2、多源信息融合
3、關建路徑建模
四、知識表示學習未來研究方向展望
1、面向不同知識類型的知識表示學習
2、多源信息融合的知識表示學習
3、考慮復雜推理模式的知識表示學習
4、其他研究方向
 
第三章 知識工程之數據庫
一、智庫知識庫的概述
二、智庫知識庫的建設案例
1、rand知識庫建設
2、swp知識庫建設
3、rand和swp兩者比較
三、智庫知識庫的構建要求
四、智庫知識庫的構建流程
1、明確項目的知識需求
2、信息資源的收集獲取
3、信息資源的知識組織
4、智庫知識庫服務提供
五、智庫知識庫的聯盟化策略探討
六、企業知識庫管理系統數據庫的設計
1、系統設計原則
2、數據庫建模方法
七、企業知識庫系統的設計
1、系統的設計
2、系統的應用
 
第四章 知識工程之知識推理
一、基于本體的貝葉斯網絡知識推理概述
二、建立本體設計知識模型
三、貝葉斯網絡知識推理
四、實例驗證
五、總結
 
第五章 知識工程之系統
一、概述
二、系統的類型
三、系統的構造
四、系統的模型
1、基于規則的系統
2、基于框架的系統
3、基于模型的系統
4、新型系統
 
第六章 知識工程之大數據機器學習
一、大數據機器學習系統研究背景
二、大數據機器學習系統的技術特征
三、大數據機器學習系統的主要研究問題
四、大數據機器學習系統的分類
五、典型大數據學習方法和系統介紹
六、跨平臺統一大數據機器學習系統octopus的研究設計
七、大數據機器學習總結
 
第七章 知識工程之知識圖譜
一、知識圖譜的定義與架構
1、知識圖譜的定義
2、知識圖譜的架構
二、知識圖譜的構建技術
1、信息抽取
2、知識融合
3、知識加工
4、知識更新
三、跨語言知識圖譜的構建
1、跨語言知識抽取
2、跨語言知識鏈接
四、知識圖譜的應用
五、問題與挑戰
六、總結
 
第八章  知識工程未來發展方向
一、知識工程的典型應用
1、在工業設計中的應用
2、在機械產品參數化設計中的應用
3、在工藝決策方面的應用
二、知識工程在教育領域的應用
三、知識工程的新興應用領域
1、在電子政務中的應用
2、在電子商務中的應用
3、在虛擬企業中的應用
4、本體與知識共享
四、知識工程技術發展方向
 
附件:
參考文獻：
相關書籍：
 
圖表目錄:
圖表 2018-2022年知識工程發文量統計圖
圖表 研究知識工程的學科領域分布圖
圖表 2018-2022年研究知識工程的38位核心作者
圖表 作者-關鍵詞二模矩陣（部分）
圖表 作者—關鍵詞關聯聚合圖譜
圖表 高頻關鍵詞主題聚類知識圖譜
圖表 2018-2022年知識工程高頻關鍵詞知識圖譜
圖表 現實世界與內隱世界的特點
圖表 張量神經網絡模型
圖表 transe模型
圖表 復雜關系示例
圖表 transh模型
圖表 transr模型
圖表 transd模型
圖表 傳統模型和transa模型比較
圖表 傳統模型與transg模型比較
圖表 kg2e模型
圖表 dkrl（cbow）模型1
圖表 dkrl（cnn）模型2
圖表 ptranse模型
圖表 知識庫的構建模型
圖表 智庫知識庫的構建流程
圖表 系統的體系構架
圖表目錄
圖表 知識目錄分類基本情況表
圖表目錄
圖表 企業知識庫系統構架
圖表 企業成果數據庫表
圖表 企業數據庫表
圖表 用戶問題數據庫表
圖表 企業經驗交流數據庫表
圖表 包裝設計任務本體模型
圖表 包裝設計知識本體模型
圖表 設計人員本體模型
圖表 紙箱的強度設計知識本體模型
圖表 紙箱的強度設計知識的貝葉斯網絡拓撲結構
圖表 貝葉斯網絡拓撲結構節點及變量信息
圖表 “緩沖設計”知識節點條件概率分布（1）
圖表 “強度設計”節點條件概率分布（2）
圖表 設計知識節點后驗概率分布（3）
圖表 系統的概念結構
圖表 系統的理想結構
圖表 系統的實際結構示例
圖表 地質圖件繪制智能輔助系統結構
圖表 系統的客戶（機）/服務器結構及瀏覽器/服務器結構

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