《2024-2029年中國知識工程市場現狀深度調研及發展分析報告》由中研普華知識工程行業分析專家領銜撰寫,主要分析了知識工程行業的市場規模、發展現狀與投資前景,同時對知識工程行業的未來發展做出科學的趨勢預測和專業的知識工程行業數據分析,幫助客戶評估知識工程行業投資價值。
第一章 知識工程發展概況
第一節 知識工程的發展歷史
第二節 數據處理與研究方法
第三節 知識工程研究的演進脈絡
一、時間分布
二、學科滲透
三、作者分布
四、機構分布
第四節 知識工程研究的主題分布
第五節 知識工程研究的發展趨勢
第六節 發展總結
第二章 知識工程之知識表示
第一節 知識表示概述
一、表示學習的基本概念
二、表示學習的理論基礎
三、知識表示學習的典型應用
四、知識表示學習的主要優點
第二節 知識表示學習的主要方法
一、距離模型
二、單層神經網絡模型
三、能量模型
四、雙線性模型
五、張量神經網絡模型
六、矩陣分解模型
七、翻譯模型
八、其他模型
第三節 知識表示學習的主要挑戰與已有解決方案
一、復雜關系建模
二、多源信息融合
三、關建路徑建模
第四節 知識表示學習未來研究方向展望
一、面向不同知識類型的知識表示學習
二、多源信息融合的知識表示學習
三、考慮復雜推理模式的知識表示學習
四、其他研究方向
第三章 知識工程之數據庫
第一節 智庫知識庫的概述
第二節 智庫知識庫的建設案例
一、rand知識庫建設
二、swp知識庫建設
三、rand和swp兩者比較
第三節 智庫知識庫的構建要求
第四節 智庫知識庫的構建流程
一、明確項目的知識需求
二、信息資源的收集獲取
三、信息資源的知識組織
四、智庫知識庫服務提供
第五節 智庫知識庫的聯盟化策略探討
第六節 企業知識庫管理系統數據庫的設計
一、系統設計原則
二、數據庫建模方法
第七節 企業知識庫系統的設計
一、系統的設計
二、系統的應用
第四章 知識工程之知識推理
第一節 基于本體的貝葉斯網絡知識推理概述
第二節 建立本體設計知識模型
第三節 貝葉斯網絡知識推理
第四節 實例驗證
第五節 總結
第五章 知識工程之專家系統
第一節 概述
第二節 專家系統的類型
第三節 專家系統的構造
第四節 專家系統的模型
一、基于規則的專家系統
二、基于框架的專家系統
三、基于模型的專家系統
四、新型專家系統
第六章 知識工程之大數據機器學習
第一節 大數據機器學習系統研究背景
第二節 大數據機器學習系統的技術特征
第三節 大數據機器學習系統的主要研究問題
第四節 大數據機器學習系統的分類
第五節 典型大數據學習方法和系統介紹
第六節 跨平臺統一大數據機器學習系統octopus的研究設計
第七節 大數據機器學習總結
第七章 知識工程之知識圖譜
第一節 知識圖譜的定義與架構
一、知識圖譜的定義
二、知識圖譜的架構
第二節 知識圖譜的構建技術
一、信息抽取
二、知識融合
三、知識加工
四、知識更新
第三節 跨語言知識圖譜的構建
一、跨語言知識抽取
二、跨語言知識鏈接
第四節 知識圖譜的應用
第五節 問題與挑戰
第六節 總結
第八章 知識工程未來發展方向
第一節 知識工程的典型應用
一、在工業設計中的應用
二、在機械產品參數化設計中的應用
三、在工藝決策方面的應用
第二節 知識工程在教育領域的應用
第三節 知識工程的新興應用領域
一、在電子政務中的應用
二、在電子商務中的應用
三、在虛擬企業中的應用
四、本體與知識共享
第四節 知識工程技術發展方向
圖表目錄
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:目錄分類信息結構鄰接列表模型數據示例表
圖表:知識目錄分類基本情況表
圖表:目錄分類擴展屬性表
圖表:企業知識庫系統構架
圖表:企業成果數據庫表
圖表:企業專家數據庫表
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:專家系統的概念結構
圖表:專家系統的理想結構
圖表:專家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:專家系統的客戶(機)/服務器結構及瀏覽器/服務器結構
圖表:黑板結構
圖表:基于規則的專家系統的工作模型
圖表:基于規則的專家系統的機構
圖表:基于框架專家系統的結構
圖表:神經網絡專家系統的基本結構
圖表:大數據機器學習系統所涉及的復雜因素
圖表:大數據機器學習系統抽象
圖表:研究者apacheflink提出的分析維度和研究現狀
圖表:spark系統研究者提出的分析維度和研究現狀
圖表:octopus(大章魚)軟件系統框架
圖表:基于r語言和octopus的跨平臺統一大數據機器學習系統
圖表:基于octopus和常規r語言的linearregresssion算法代碼比較
圖表:知識圖譜的技術架構
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