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1. 知识表示

知识表示作为知识工程最为核心的内容,它直接决定存储的模式和管理方式,还决定了知识应用的形式,而且也决定了知识处理的效率和实现的域空间规模的大小,其成功与否直接关系到智能设计专家系统的水平。,一个好的知识表示方法应具备以下性质:

1)表达充分性。具备确切表达有关领域中各种知识的能力。

2)推理有效性。能够与高效率的推理机制密切结合,支持系统的控制策略。

3)操作维护性。便于实现模块化,并检测出矛盾的及冗余的知识;便于知识更新和知识库的维护。

4)理解透明性。知识表示便于人类理解,易读、 易懂,便于知识的获取。

基于以上知识表示方法具备的性质,目前普遍应用的传统知识表示方法主要有一阶谓词逻辑表示法、 产生式表示法、 框架表示法、 脚本表示法、 语义网络表示法等。

2. 语义网计算技术

该技术主要由两大部分组成,一部分是领域或者行业语义网络知识库,一部分是求解问题的推理方法,求解过程如下:

1)根据求解的要求构造一个网络片断;

2)依次网络到语义网络知识库中去寻找可匹配的网络,当匹配不完全时,解决不确定的匹配问题;

3)如果问题得语义片断与知识库中的若干语义片断匹配,则按照语义统计学原理,输出“峰值”最高的节点。

3. 语义矩阵

事物间的属性间的关系,在不同的粒度上都有所体现,我公司采用语义矩阵技术,就可以较好的解决这个问题。矩阵的纬度是属性的集合,而矩阵内的值则表示他们之间的语义联系。这样做的好处是可以充分运用数学的方法对矩阵进行变换和运算,从而达到对语义的再利用。