摘要：针对如何在互联网上准确获取森林经营知识的问题,提出研建森林经营知识采集系统来解决这一问题。在分析森林经营知识采集问题的基础上,设计系统流程、系统模块、数据库,改进网络爬虫规则并加以限定,论述爬虫工作流程和算法。该系统总结分析了森林经营主题网页的特点,通过建立森林经营特征向量对采集内容进行识别,并对森林经营知识去噪处理,智能匹配规则提取知识,使用欧氏距离识别指纹去除重复的森林经营知识。实验结果表明,该系统采集的森林经营知识具有高主题相关度、高准确率、低重复度的特点,满足服务于森林经营决策支持系统的要求。

摘要：以水电工程为探讨领域，结合开发专家系统的思想及知识表达与采集，介绍了水电工程专家系统知识的表达和采集方法、选题应考虑的问题、不确定性信息的处理和信访专家的表格设计等。

摘要：1、知识工程的含义 什么叫知识工程?这个词儿是1977年费根鲍姆(Feisenbsum,E.A.)在第五届国际人工智能会议上提出来的。他认为:“知识工程是人工智能的一种艺术,是在建造专家系统实践基础上形成的。”后来,有人干脆把研制专家系统的工作称作知识工程。什么又叫专家系统呢?顾名思义,这不外乎是模拟专家知识、思维推理、发现模式、作出决策,最后得到一套具有专家水平的软件系统。所以,人工智能(1956)→专家系统(1965)→知识工程(1977)这一套工程技术,就构成了现代计算机科学发展的重要分支:智能科学。其中心思想是要用机器来模仿智力、创造知识。这三个进程,是与计算工具的发展密切地联系在一起的。表1列出了知识工程的起源与发展的几个重要阶段。这里,有的属于方法学的深入,有的属于计算工具的改进。不可否认,后者是促成这门学科发展的主要推动力量。 知识工程的重要性体现在以下两个方面。第一,在计算科学上,它把机器的作用,从信息处理提高到知识处理,这是计算科学发展方向上的一个飞跃;第二,在“认识科学”方面,它的影响更为深远,因为用知识工程武装起来的机器,将会是人类认识世界最有力的工具,它可以实现知识创新,在人类认识深化...

摘要：知识管理在反应堆工程设计中起着十分重要的作用,通过分析反应堆工程设计对知识管理应用需求及特点,提出服务于反应堆工程设计的知识管理系统系统框架,在知识采集、知识管理以及知识检索等方面给出了解决方案,实现反应堆工程设计过程中知识的智能应用。实际应用效果表明,该系统能够实现知识和设计的有效融合,完善设计流程,优化设计方案,提升设计质量,节约设计成本[1]。

摘要：随着高校信息化的快速发展和高校管理理念的提升,传统学工管理系统存在着灵活性不足、数据共享困难、互动性不足及难以实现本研一体化等问题,急需以新的管理思想和理念进行重新设计。本文首先总结了传统学工系统存在的问题,然后借鉴知识管理思想,构建了基于知识管理的"大学工"管理系统,分析设计了系统的总体功能结构、业务整合方式、业务信息流程,重点阐述了知识管理功能模型和知识采集流程的设计思路,以期为解决当前高校学生管理信息化工作中存在的诸多问题提供借鉴。

摘要：中国运载火箭技术研究院经过2年多的外部知识管理工作实践，发现传统的外部知识采集、发布和服务模式既无法实现外部知识管理规划的目标，又不能全面满足研究院科研生产对外部知识的强烈需求。基于此，研究院在充分调研、论证的基础上提出了建设外部知识管理系统，以便为科研生产提供更好的知识服务和情报支撑。

摘要：要保证潜艇在漏损情况下的安全或维持其生存能力，决策系统就需对受损状况做出快速反应。因此需要一套能对潜艇受损状况产生响应并能指导操艇人员就如何保持潜艇生存能力做出决策的自动决策系统。详述了一套有利于潜艇安全的基于知识决策保障系统。有关知识主要来源于潜艇的设计资料、设计专家和对操艇人员的采访。这些信息包括有关耐压壳体和管道系统受损时的反应。该系统通过Expert Element(一种多功能系统开发工具)的分析推理，从知识库得到决策。该系统对如何处理壳体与管道系统的损伤、潜艇沉浮问题提出了建议。测试证明，该系统能通过运用样机对实际情况进行准确的模拟。