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知识推送系统中一种基于多分类径向基神经网络的知识匹配方法 Research Articles
张树有,顾叶,伊国栋,王自立
《信息与电子工程前沿(英文)》 2020年 第21卷 第7期 页码 963-1118 doi: 10.1631/FITEE.1900057
Shu-you ZHANG, Ye GU, Xiao-jian LIU, Jian-rong TAN
《信息与电子工程前沿(英文)》 2018年 第19卷 第2期 页码 235-245 doi: 10.1631/FITEE.1700763
李华
《中国工程科学》 2011年 第13卷 第8期 页码 87-93
在知识经济时代,企业已经开始认识到最宝贵的资产是知识,知识不但是生产的关键要素,而且还是企业保持持续竞争优势的重要手段。企业知识管理系统的有效实施,要在正确的思想指导下,建立适于知识共享的组织结构和企业文化,在理解和实施知识管理时必须坚持积累、信任、共享、交流、学习五项原则。知识管理的目标是实现组织总体发展战略,因此知识共享的过程也必须以实现组织战略目标为前提,重视对共享知识的甄选,建立知识共享平台和存储管理单元,引导知识交流,实施奖励政策。
李立希,李嘉
《中国工程科学》 2001年 第3卷 第3期 页码 61-64
知识库系统是一种专门存储、管理大量知识的机构。文章以可拓学的理论和方法为指导,提出可拓知识表示法和可拓知识库系统的特点与构架。给出了可拓知识表示的形式化语义,其基本单元是知识物元;阐述了矛盾问题求解的形式表示,其核心是问题的物元模型,通过可拓算子把不相容问题转化为相容问题;相关方式推理是可拓知识库系统推理机的特点,是传统规则推理的推广可拓知识库采用可拓知识表示方法,是传统知识库的一个超集;可拓知识库系统由目标库、条件库、公用知识库、分类知识库、推理机与知识库管理系统组成。
涂承媛,曾衍钧
《中国工程科学》 2001年 第3卷 第10期 页码 48-52
文章提出了一种基于知识的变结构解耦控制策略,并用于多变量非线性系统的控制,避免了传统解耦控制所必须的建模过程,特别是避免了相应的大量复杂的矩阵运算。阐述了其控制知识库中的一些模块,给出了其算法要点。提出的策略成功地用于一个3×3强耦合系统一三绕组加热标准温度源的恒温控制,得到了温 度稳定性和温度均匀性都优于1℃的效果,这是传统方法用于该系统所无法实现的。
关键词: 多变量非线性系统 解耦控制 基于知识的变结构解耦
人机互信的知识自动化与混合增强智能:复杂系统认知管控机制及其应用 Research Article
王飞跃1,郭剑波2,卜广全3,张俊4
《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第8期 页码 1142-1157 doi: 10.1631/FITEE.2100418
钟义信
《中国工程科学》 2000年 第2卷 第9期 页码 50-64
知识是人类所创造的宝贵财富,但至今没有形成系统的知识理论。文章旨在提出和建立知识论的框架体系,包括它的基础和主体两部分。基础部分主要给出知识的概念、定义、表示、度量、推理和决策规则;主体部分的核心是阐明由信息提炼知识(知识生成)以及由知识形成智能(知识激活)的机理。知识论的建立将为信息论-知识论-智能论的统一理论奠定坚实的基础,促进人们在更高的水平上利用信息和知识,研究、设计和应用各种智能机器,推动经济和社会的发展。
关键词: 知识 知识量 知识生成 知识激活 信息-知识-智能的统一理论
视觉知识的五个基本问题 Perspectives
潘云鹤
《信息与电子工程前沿(英文)》 2021年 第22卷 第5期 页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.2040000
李毓堂
《中国工程科学》 2002年 第4卷 第1期 页码 15-22
文章论述了钱学森提出创建知识密集型草产业的历史背景、科学内涵、理论意义、应用成果和在21世纪中国可持续发展战略中的重要作用,并根据钱老的主张,提出当前启动全国大规模草产业工程必须创新管理机制。
刘斌,刘思峰,党耀国
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第9期 页码 32-35
阐述了嵌入知识的数据挖掘思想和数据挖掘技术现状,结合灰色系统理论首次提出了时序数据挖掘的灰色系统方法集(GDMS),并以灰色系统中的GM(1,1)模型为例,介绍了其具体算法。
郑庆华,刘欢,龚铁梁,张玲玲,刘均
《中国工程科学》 2023年 第25卷 第2期 页码 208-220 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.02.018
大数据知识工程是人工智能的“基础设施”、诸多行业和领域面临的共性需求、信息化迈向智能化的必由之路。本文阐述了大数据知识工程产生的背景与概念内涵,提出了“数据知识化、知识体系化、知识可推理”的研究框架;梳理了知识获取与融合、知识表征、知识推理等大数据知识工程关键技术和智慧教育、税务风险管控、智慧医疗等典型场景中的工程应用;总结了大数据知识工程面临的挑战,研判了大数据知识工程的未来研究方向,包括复杂大数据知识获取、知识+数据混合学习、脑启发知识编码记忆等。研究建议,引导多学科交叉融合,设立重大和重点研发专项,推动大数据知识工程基础理论与技术攻关;加强企业和研究机构间交流合作,推广前沿研究成果并形成应用示范,建立大数据知识工程行业标准体系;以重大需求应用为导向,探索校企协同育人模式,加快大数据知识工程技术在重要行业的落地应用。
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