摘要：本文从元知识概念引出元计算和实现元计算的主要途径——反射机制,对反射的原理以及用面向对象的程序设计语言(OOPL)来实现反射进行了概括性讨论,并介绍了作者用基于编译的 C_(++)语言在计算反射方面所作的工作。

摘要：该文在分析机械设计领域知识的特点的基础之上,提出了机械设计领域知识的表示模式以及含有元知识的二级推理模型和冲突消解策略。

摘要：本文提出和实现了元知识在专家系统开发工具中的表示和利用,设计并实现了一个充分利用元知识的通用专家系统开发工具:GEST-1。本文还论述了快速建立专家系统原型和大型、复杂的系统提供了较为完备的智能化支持。

摘要：复杂结构产品的自主创新开发一直是制约我国制造行业快速发展的瓶颈。开展复杂结构产品快速设计理论与方法的研究具有重要的科学意义与工程价值。复杂结构产品的开发一般经历概念设计、详细设计、优化设计等阶段，在此过程中，快速设计复杂结构产品初始化结构模型是实现产品后续详细优化设计的基础，

摘要：文章从一个新的角度审视了信息和知识的关系,认为能受控的有用信息即知识,并在此基础上析解了知识的意义与结构,进而论证了如何把对第四类知识的发现和运用作为知识管理的核心动力。同时,提出元知识的概念,认为后保管主义的理念可以看作是在图书和档案管理范畴对第四类知识和元知识的实践性探索。

摘要：我国高端装备制造企业在产品的设计研发过程中产生的大量数据并未得到有效利用,数据的潜在作用没有得到进一步发挥,形成企业"信息爆炸"而"知识匮乏"的现象。针对该现象,在对高端装备制造企业知识资源进行梳理的基础之上,结合企业知识管理的实际需求,提出了具有一般性和通用性的高端装备制造企业知识资源分类方法。根据不同的分类方式,提出了相应的基于元知识模型的高端装备制造企业复杂知识资源获取技术,建立了针对高端装备制造企业不同表现形式的知识资源的统一获取模板,并针对该模板进行了实例应用。

摘要：现有的多行为推荐模型忽略了不同行为之间存在的优化不平衡问题。为解决这一问题,提出了一种融入自注意力和对比学习的多行为推荐模型(multi-behavior recommendation integrating self-attention and contrastive learning,SACL)。首先,根据用户与商品的交互行为类型构建独立的交互视图,通过图神经网络挖掘用户与物品之间的关联关系,提取用户的不同行为特征和兴趣偏好特征。其次,在行为间与用户间进行对比学习,捕捉不同行为下的相同用户特征,增强辅助行为信息的利用率。然后,基于自注意力机制设计出一个多行为优化模块,根据用户的多行为特征以及对比学习特征设计定义不同的编码方式,生成具有行为依赖关系的元知识;设计了一个自注意多行为损失权重网络,根据元知识平衡不同行为的训练损失权重,从而区分对目标行为的影响差异并降低辅助行为噪声。提出的模型在Tmall和IJCAI-Contest数据集上进行的实验表明,相较于最优基线DPT,SACL的命中率(HR)平均提升了10%,归一化折损率(NDCG)平均提升了14%,验证了SACL模型对平衡优化多行为推荐任务的有效性。

摘要：为了提高融合知识的语义规范性和准确性,提出一个包含元知识集构建、知识测度指标确定、知识融合算法设计和融合知识后处理等功能模块的知识融合框架.根据知识元素在领域本体中的关系分析知识融合的模式,提出知识融合过程的元知识集构建方法;运用最大熵模型分析知识元素的语义相关性,并综合知识单元间的关系强度及其权重构建融合知识测度,给出了知识融合算法的规则、退火遗传融合算法的关键操作和基于信息扩散原理的知识评价机制.最后通过实例证明,文中的知识融合框架有利于控制知识融合结果的规模,提高了知识的语义相关性和准确度.

摘要：设计知识描述方式的复杂性和存储的分散性造成了知识共享和知识重用等方面的困难.通过分析产品开发中知识的表现形式、分布和使用情况,以及知识地图的特征、用途,提出了一种基于元知识和XM L的可视化方法来进行产品开发中的知识管理,即利用元知识来统一描述知识内容及背景,并利用可视化技术生成基于XM L的概念图、流程图、能力图等多种视图的知识地图来减少知识孤岛现象,推动知识的重用.最后针对客车的开发过程,建立了知识地图实例来进行说明.

摘要：针对产品开发项目中所需的知识配置方法进行了研究。为了对异质异构环境下的知识进行配置,提出通过领域本体构造元知识,再用其构造知识项。利用知识项对异质异构环境下的知识进行组织,并建立相似度,而后再通过综合模糊评判法建立相关度,根据相似度与相关度设计了一种基于Apriori的知识分配算法。该方法可以根据知识项之间的相关度与相似度在产品开发项目过程中对知识进行有效的分配,知识项分配后,开发人员还可以对知识项之间的相关度进行调整,具有较高的灵活性。最后设计了原型系统,并在一个光电子企业进行了验证。