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