知识工程基础与应用案例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学

作者:李跃新

出品人:

页数:180

译者:

出版时间:2006-11

价格:25.00元

装帧:平装

isbn号码:9787030181114

丛书系列:

图书标签:

• 科普
• 知识工程
• 知识表示
• 专家系统
• 推理机
• 知识获取
• 案例推理
• 知识图谱
• 智能系统
• 人工智能
• 应用案例

好的，这是一本关于人工智能领域内一项关键技术——知识工程——的专业书籍的详细简介。 --- 书名： 《面向复杂系统的认知建模与智能决策：基于本体论与推理机制的深度融合》 图书简介 引言：面向复杂性挑战的认知革命 在当代科学与工程领域，我们面对的系统日益呈现出高度的复杂性、不确定性与动态性。从大型工业流程的智能调度，到生物医学数据的高维分析，再到金融市场的风险预测，传统基于纯粹统计或单一算法的解决方案已难以提供足够的鲁棒性和解释性。本书正是在这一背景下应运而生，旨在深入探讨如何通过认知建模与智能决策的深度融合，构建出能够模拟人类专家思维过程、处理非结构化知识并进行有效推理的下一代智能系统。本书聚焦于知识工程的核心思想，但将其提升至一个更具系统性和本体论深度的层次，强调知识的结构化表达、语义互操作性以及动态推理能力。 第一部分：复杂系统中的知识表征与本体论基础 本部分奠定了理解和构建复杂系统智能基础的理论框架。我们超越了简单的规则集或关键词匹配，转向对知识深层语义结构的挖掘和建模。 第一章：从数据到智慧：认知建模的范式转变 本章首先回顾了传统人工智能范式在处理复杂、低结构化问题时的局限性。重点阐述了“认知建模”的概念，即如何将领域专家的隐性知识（Tacit Knowledge）和显性知识（Explicit Knowledge）转化为机器可理解的、具有推理潜力的形式。我们详细分析了认知架构的演进，特别是混合智能系统（Hybrid AI Systems）的设计原则，强调知识在推理链中的核心地位。 第二章：本体论工程：语义互操作性的基石 本体论是本书构建知识密集型系统的核心工具。本章详细介绍了本体论的形式化基础，包括描述逻辑（Description Logics, DLs）及其在知识建模中的应用。内容涵盖了本体的层次结构（概念、关系、实例、公理）、本体语言的选择（如OWL 2的各类Profile）及其在实现跨领域知识共享与互操作性中的关键作用。我们通过多个实际案例，展示了如何构建高保真度的领域本体，确保知识表达的无歧义性和一致性。 第三章：知识获取与自动化本体演化 知识的获取是知识工程中最具挑战性的环节。本章系统地介绍了从异构数据源（文本、数据库、传感器数据）中自动化或半自动化提取知识的方法。重点探讨了基于自然语言处理（NLP）的知识抽取技术，如命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和事件抽取（EE）。此外，本章还深入讨论了本体学习（Ontology Learning）和知识图谱（Knowledge Graph）的构建技术，特别是如何利用机器学习模型来辅助本体的自动演化和本体映射（Ontology Mapping），以应对知识的时变性。 第二部分：高级推理机制与决策支持 知识的价值在于其被有效利用的能力。本部分将重点放在如何设计和实现能够利用结构化知识进行复杂推理的机制，从而驱动智能决策。 第四章：基于知识的推理引擎设计与实现 本章详细剖析了不同类型的推理机制，包括演绎推理（Deductive Reasoning，如一阶逻辑推理）、归纳推理（Inductive Reasoning）和溯因推理（Abductive Reasoning）。我们深入探讨了基于规则（Rule-based Systems）和基于本体（DL reasoners）的推理引擎的内部工作原理，如Tableau算法、基于模型的求解器。重点讨论了如何在含有不确定性信息的知识库中应用概率推理（Probabilistic Reasoning），例如使用贝叶斯网络或概率逻辑编程（Probabilistic Logic Programming）来量化和处理知识的不确定性。 第五章：动态环境下的情境推理与决策制定 在实时或动态系统中，系统的状态信息是不断变化的。本章关注于如何将静态的知识模型与实时的环境感知数据相结合，实现高效的情境感知推理（Context-aware Reasoning）。我们介绍了基于时间逻辑（Temporal Logic）和事件演算（Event Calculus）的方法来表示和推理时间序列知识。随后，本章转向智能决策制定，探讨了如何将推理结果与决策理论（如多准则决策分析 MCDA）相结合，为复杂系统的运行提供可解释的、基于知识的决策支持。 第六章：可解释性、验证与验证（XAI for Knowledge Systems） 随着智能系统在关键领域中的应用日益广泛，其决策过程的透明度和可信度至关重要。本章专门探讨知识工程系统中的可解释性人工智能（XAI）。我们分析了基于规则和本体的系统如何自然地提供推理路径（Proof Traces）作为解释。同时，本章还介绍了知识库的一致性检查、完备性评估和本体的模块化设计，以确保知识系统的验证性（Verifiability）和可靠性。 第三部分：知识工程在特定复杂领域的应用架构 本部分通过深入的案例分析，展示如何将前两部分构建的理论和技术应用于解决现实世界中的复杂工程和科学问题。 第七章：工业物联网（IIoT）的语义互操作与故障诊断 针对大规模工业物联网环境中的异构设备和传感器数据，本章展示了如何构建设备本体（Device Ontologies）和流程本体（Process Ontologies），以实现跨平台的数据语义集成。重点案例研究集中于如何利用知识图谱和时间推理引擎，对设备间的复杂依赖关系进行建模，从而实现对早期故障模式的精准检测和根因分析（Root Cause Analysis）。 第八章：大规模生物医学知识网络的构建与药物重定位 在生命科学领域，知识的爆炸性增长对知识的整合提出了极高要求。本章探讨了如何整合基因、蛋白质、疾病、药物分子等生物医学实体及其相互关系，构建大规模、多层次的知识网络。我们详细介绍了一种结合深度学习嵌入（Embeddings）和逻辑推理的方法，用于发现新的、潜在的药物重定位靶点，并强调了在这一过程中知识本体在约束和指导推理方面的决定性作用。 第九章：智能基础设施的风险评估与态势感知 对于如电网、交通网络等关键基础设施，系统的脆弱性与风险管理至关重要。本章侧重于构建描述基础设施拓扑结构、资源流动规则以及潜在威胁的知识模型。通过集成情境感知推理，系统能够实时评估当前操作状态下的风险等级，并基于预先定义的恢复策略（基于知识的专家规则）生成最优的应急响应建议，实现高级别的态势感知能力。 结语：知识工程的未来展望 本书最后总结了当前知识工程领域面临的前沿挑战，如大规模知识图谱的动态维护、知识与黑箱模型（如大型语言模型LLMs）的有效结合，以及实现真正意义上的跨模态知识推理。我们展望了未来研究方向，强调知识工程作为提供结构、意义和解释的支柱，在构建下一代强人工智能系统中的不可替代性。 目标读者： 本书面向计算机科学、人工智能、软件工程、系统工程、数据科学领域的学生、研究人员和高级工程师。尤其适合希望构建具有深度语义理解和可信赖推理能力的复杂智能系统的从业者。阅读本书需要具备一定的离散数学、逻辑学基础以及初步的知识表示概念。

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我拿到这本书，首先被它“知识工程”的宏大标题所吸引，它似乎预示着一个能将零散信息转化为智慧的领域。我对书中关于知识的表述方式非常好奇，例如，书中是否会深入探讨如何将模糊、不确定的现实信息，转化为机器可理解的、结构化的知识？它是否会介绍不同的知识表示方法，比如基于逻辑的规则表示，还是基于语义网络的表示，亦或是现在非常流行的知识图谱？在实际操作中，如何选择最合适的表示方法，并且如何有效地将不同来源的知识进行整合，形成一个统一、连贯的知识体系？我希望书中能通过一些直观的例子，帮助我理解这些抽象的概念，尤其是在处理一些复杂、细微的知识点时，如何做到既全面又易于管理。 在知识工程的整个生命周期中，知识获取无疑是最具挑战性也是最关键的一步。这本书是否会为我们提供一套系统的方法论，来指导我们如何从海量、异构的信息源中高效地提取出有价值的知识？我特别关注书中在自动知识抽取方面的介绍，它是否会介绍当前比较成熟的技术，例如基于机器学习的文本信息抽取，或者基于规则的模式匹配？对于那些隐藏在专家头脑中的隐性知识，书中是否会提供一些有效的获取和显性化的方法，例如通过专家访谈、案例分析或者头脑风暴等形式？我希望能够了解，如何将那些难以量化的经验和直觉，转化为机器可以利用的知识。 “应用案例”部分是我最期待的，它能直观地展示知识工程的价值所在。我希望书中能提供一些贴近现实的应用场景，例如在智能客服、医疗诊断、金融风控或者产品推荐等领域，知识工程是如何发挥作用的？案例分析是否会详细描述具体的项目背景、技术实现、面临的挑战以及最终取得的成效？我希望能从这些案例中学习到，如何将理论知识转化为实际可行的解决方案，并且了解在不同的行业和场景下，知识工程会遇到哪些独特的难题，以及如何克服它们。 我对于书中在知识推理和知识融合方面的阐述特别感兴趣。它是否会深入介绍不同的推理机制，例如演绎推理、归纳推理、溯因推理，并且能否展示它们在解决实际问题中的应用？如何构建一个高效的推理引擎，使其能够从知识库中推导出新的、有用的信息？在知识融合方面，书中是否会讨论如何处理不同知识源之间的冲突和冗余，以及如何将异构的知识有效地整合起来，形成一个更加全面、一致的知识体系？我希望能够理解，如何让机器不仅仅是存储知识，更能“思考”和“学习”。 最后，我对本书对知识工程未来发展趋势的预测非常感兴趣。它是否会探讨知识工程与人工智能其他分支（如深度学习、自然语言处理）的结合，以及这种结合将如何推动知识工程的进步？我希望能从中了解，未来的知识工程将如何更加智能化、自动化，以及它将对我们的社会产生怎样的深远影响？对于希望在这个领域深耕的读者，书中是否会提供一些学习建议、职业发展方向，或者推荐一些进一步深入研究的资源，让我能够更有方向地探索这个迷人的领域？

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对于一个对人工智能和信息处理领域抱有浓厚兴趣的读者来说，这本书的名字本身就如同一扇开启新世界的大门。我尤其关注书中关于知识表示形式的探讨，比如，它是否会深入解析不同知识表示模型（如本体、规则、语义网络）的设计哲学和内在逻辑？在实际应用中，如何根据不同的场景需求，选择最恰当的知识表示方法，并对不同表示模型进行有效的融合与转化？我期望书中能够提供一些清晰的图示或类比，帮助我理解这些抽象概念的本质，尤其是在构建复杂知识体系时，如何平衡知识的精细度、完整性和易处理性。 在知识工程的整个流程中，知识获取环节无疑是最具挑战性也最吸引我的部分。本书在这一块是否有提供一套系统性的方法论，能够指导我们从零散、模糊的数据中提取出结构化的知识？我渴望了解，在自动化知识抽取方面，是否有介绍当前主流的技术，例如基于机器学习的信息抽取，或者基于规则的模式匹配？对于那些高度依赖人类专家经验的隐性知识，书中是否能给出一些有效的挖掘和转化策略？是否有具体的案例，展示如何将专家的直觉和判断转化为机器可以理解和利用的知识规则？ “应用案例”是衡量一本书理论价值与实践意义的关键所在。我希望这本书能够呈现一系列多样化且贴近现实的知识工程应用实例。比如，在金融领域的智能投顾、医疗领域的辅助诊断、或者教育领域的个性化学习系统，知识工程是如何在其中发挥核心作用的？案例分析是否能涵盖从需求分析、知识建模、系统实现到部署运维的完整过程？我特别想知道，在解决实际业务问题时，知识工程面临的瓶颈和挑战是什么，以及如何通过创新的技术和方法克服它们。书中是否会提及一些在行业内具有代表性的成功案例，能够启发我的思考？ 作为一个热衷于追逐前沿技术的人，我对书中关于知识图谱的介绍充满了期待。它是否会深入探讨知识图谱的构建技术，从实体抽取、关系抽取到知识融合？在知识图谱的应用层面，是否会涉及最新的技术进展，例如知识图谱推理、问答系统、或者在推荐和搜索领域的创新应用？我希望能够了解，如何构建大规模、高质量的知识图谱，以及在知识图谱的应用过程中，如何处理知识的不一致性、不完整性等问题。书中是否会讨论知识图谱与其他AI技术的融合，例如与深度学习的结合，以提升AI的理解和推理能力？ 最后，我对知识工程的未来发展方向充满好奇。这本书是否会对此有所洞察，例如，在人机协作、自动化知识工程、或者知识工程与新兴技术（如区块链、元宇宙）的结合方面，是否有前瞻性的探讨？我希望能从中了解到，未来的知识工程将如何更加智能化、高效化，以及它将对社会产生怎样的深远影响。对于希望投身于这个领域，或者希望将知识工程技术应用于自己工作中的读者，书中是否会提供一些实用的学习建议、职业指导，或者推荐进一步深入研究的资源？

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拿到这本书，我第一反应是想知道它究竟是如何定义“知识工程”这个概念的。在我看来，它不仅仅是关于如何存储和检索信息，更重要的是如何组织、理解和应用信息，使其具备某种“智能”。我特别关注书中关于知识建模的章节，它是否会介绍不同的建模范式，比如基于规则的专家系统，还是基于本体的语义模型，亦或是更具现代感的知识图谱？在实际建模过程中，如何处理知识的粒度、层次结构以及不同知识之间的关联性？我希望书中能够通过一些生动形象的比喻，帮助我理解这些抽象的建模过程，尤其是在面对复杂多变的现实世界知识时，如何构建出既严谨又具有灵活性的模型。 关于知识获取，我一直觉得这是整个知识工程中最具挑战性的环节。这本书是否提供了一套系统性的方法论，能够指导我们如何从各种来源——无论是结构化的数据库、非结构化的文本，还是甚至是通过人机交互——高效地提取出有用的知识？我尤其对书中在自动知识抽取方面的介绍感到好奇，它是否会介绍一些目前主流的技术，例如自然语言处理在文本信息抽取中的应用，或者机器学习在模式识别和规则发现中的作用？对于那些难以显性化的专家经验，书中是否有给出一些有效的知识工程化策略，例如通过访谈、问卷或者观察学习来将其转化为可计算的知识？ “应用案例”部分是衡量一本书实用价值的关键。我非常期待书中能够呈现一系列真实、可信的知识工程应用场景。例如，在智能推荐系统中，知识工程是如何帮助理解用户偏好和物品属性的？在医疗诊断领域，知识工程又如何辅助医生做出更精准的判断？案例分析是否会深入剖析每个项目的技术实现细节、面临的挑战，以及最终达成的效果？我希望能够从中学习到，在不同的应用领域，知识工程是如何被具体落地和发挥价值的，并且能否提供一些可以借鉴的设计思路和解决方案。 我对本书在知识表示和推理方面的阐述非常感兴趣。它是否会详细介绍不同的知识表示形式，例如逻辑规则、语义网络、本体，以及它们各自的优缺点？在知识推理方面，书中是否会介绍经典的推理算法，例如演绎推理、归纳推理、溯因推理，并且能否展示它们在解决实际问题中的应用？我希望能够理解，如何通过构建有效的知识库和设计高效的推理引擎，来赋予系统“思考”和“决策”的能力。书中是否会讨论如何处理知识的不确定性和模糊性，以及如何进行知识的更新和维护？ 最后，我对本书对知识工程未来发展趋势的展望非常期待。它是否会探讨知识工程与新兴技术的结合，例如与深度学习、大数据、云计算等技术的融合，以及这种融合将如何推动知识工程的进一步发展？我希望能从中了解，未来的知识工程将走向何方，它将如何改变我们的生活和工作方式？对于希望在这个领域进行深入学习或者职业发展的读者，书中是否会提供一些相关的学习资源、职业建议，或者分享一些行业内的发展洞察？

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅这本书，着实被其宏大的选题所吸引。虽然我并非计算机科学领域的科班出身，但“知识工程”这个词语本身就带有一种深邃而迷人的魅力，仿佛预示着一个由信息构建的智能世界。我特别关注书中关于知识表示方法的部分，诸如语义网络、框架、逻辑规则等，它们究竟是如何被设计和应用的？在实际的知识工程系统中，这些表示方法之间的取舍和结合又有哪些考量？书中是否提供了生动的图示来解释这些抽象的概念？毕竟，对于我这样的门外汉来说，直观的理解至关重要。 我还在寻找关于知识获取过程的深入阐述。很多时候，我们面临的挑战并非是“如何构建知识”，而是“如何从海量、异构的数据中提取出有用的知识”。这本书在这方面是否有提供系统的框架和具体的技术？例如，在自动知识抽取、半自动知识标注方面，是否有介绍最新的研究进展和实用的工具？我尤其好奇，对于那些领域专家才掌握的隐性知识，如何才能有效地将其显性化，并融入到知识工程系统中？书中是否有相关的案例研究，能够展示如何将模糊的、主观的专家经验转化为结构化的知识？ 这本书的“应用案例”部分对我而言，是价值的集中体现。我希望能看到，知识工程是如何在现实世界中解决实际问题的。比如，在智能客服、推荐系统、医疗诊断、金融风控等领域，知识工程扮演着怎样的角色？案例中是否详细描述了应用场景、技术实现、面临的挑战以及最终取得的成效？我渴望了解，一个成功的知识工程项目是如何从需求分析、知识建模，到系统开发、部署和维护的整个生命周期的。书中是否会提及一些行业内的标杆性案例，能够引发我的思考和借鉴？ 作为一个对新兴技术充满好奇的读者，我对知识图谱的最新发展非常感兴趣。这本书是否涵盖了知识图谱构建、存储、查询和推理等方面的最新技术和理论？我特别想了解，在知识图谱的应用层面，有哪些突破性的进展？例如，如何在复杂的现实世界中构建大规模、高质量的知识图谱？在知识图谱的推理和问答方面，是否有介绍先进的模型和算法？书中是否会探讨知识图谱在增强AI能力、赋能数据分析等方面的潜力和局限性？ 我一直在思考，知识工程的未来发展趋势是什么？这本书是否对这一前沿领域有所展望？例如，在结合深度学习、自然语言处理等技术方面，知识工程将如何演进？是否会介绍一些更加智能、自动化的知识工程方法？对于普通读者而言，如何才能更好地理解和参与到知识工程的建设和应用中？书中是否会提供一些关于职业发展、学习路径的建议，或者推荐一些进一步深入学习的资源？我希望能从这本书中，窥见知识工程在塑造未来社会中的重要作用。

评分☆☆☆☆☆

我翻开这本书，第一眼就被“知识工程”这几个字所吸引，它给我一种能够驾驭信息、创造智能的联想。我非常期待书中能够深入探讨知识是如何被构建、表示和管理的。例如，它是否会介绍各种知识表示模型，如本体、规则、逻辑表达式，以及它们在不同应用场景下的优劣势？在实际构建知识库时，如何做到知识的准确性、完整性和一致性？我希望能通过书中详实的讲解和生动的图示，理解如何将现实世界中纷繁复杂的信息，转化为机器能够理解和处理的结构化知识，尤其是在处理那些模糊、不确定或者带有主观性的知识时，有哪些有效的工程化手段。 在知识工程的流程中，知识获取是我一直觉得最困难但也最迷人的环节。这本书是否会提供一套系统化的方法，指导我们如何从各种渠道——文本、图像、语音，甚至是人类的直接交流——高效地提取出有用的知识？我特别关注书中在自动知识抽取方面的介绍，它是否会介绍一些当前主流的技术，例如基于自然语言处理的信息抽取，或者基于机器学习的模式识别？对于那些难以显性化的专家经验，书中是否会提供一些有效的工具和方法，帮助我们将其转化为可用于知识工程系统的知识？我希望能够从中学习到，如何将零散的、潜在的知识转化为可用的、显性的知识。 “应用案例”部分是我衡量一本书价值的重要标准。我希望书中能呈现一系列贴近现实、具有启发性的知识工程应用实例。例如，在智能推荐系统中，知识工程是如何帮助理解用户兴趣和物品特征的？在医疗诊断中，知识工程又如何辅助医生进行决策？案例分析是否会深入剖析项目的技术实现、面临的挑战，以及最终取得的成效？我希望能从中学习到，在不同的行业和应用场景下，知识工程是如何被具体落地并解决实际问题的，并且能否提供一些可以借鉴的设计思路和技术方案。 我对于书中关于知识推理和知识融合的介绍非常感兴趣。它是否会深入阐述不同的推理机制，例如演绎推理、归纳推理、溯因推理，并且能否展示它们在解决实际问题中的应用？如何设计和构建一个高效的推理引擎，使其能够从已有的知识中发现新的、有价值的信息？在知识融合方面，书中是否会探讨如何处理不同知识源之间的冲突和冗余，以及如何将异构的知识有效地整合起来，形成一个更加全面、一致的知识体系？我希望能够理解，如何让系统不仅仅是存储知识，更能“思考”和“学习”。 最后，我对本书对知识工程未来发展趋势的展望非常期待。它是否会探讨知识工程与人工智能其他前沿技术（如深度学习、增强学习、自然语言处理）的融合，以及这种融合将如何推动知识工程的进一步发展？我希望能从中了解，未来的知识工程将如何更加智能化、自动化，并且对我们的社会产生怎样的深远影响？对于希望在这个领域进行深入学习或者职业发展的读者，书中是否会提供一些相关的学习资源、职业建议，或者分享一些行业内的发展洞察，让我能够更有方向地探索这个迷人的领域？

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写的很有趣，很薄

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