【摘要】：工業(yè)化與信息化融合背景下,搶先進入工業(yè)4.0時代,加強我國制造業(yè)的競爭力,是必須選擇的命題。工業(yè)領(lǐng)域在發(fā)展壯大過程中開始更多地借助高科技力量,如何將企業(yè)日常生產(chǎn)經(jīng)營中分散異構(gòu)的知識信息加以整合,從而為不同層次管理者提供相應(yīng)決策支持,這已經(jīng)成為管理工程領(lǐng)域的一個重要解決難題。知識集成技術(shù)可為上述問題的解決提供一個有效的手段和途徑。本文將企業(yè)知識集成過程分為底層知識支撐層、中間層知識關(guān)聯(lián)層和最高層知識管理層,針對鋁合金車輪制造企業(yè)的知識集成問題,分層次地開展了以下研究工作:在知識支撐層中,研究鋁合金車輪企業(yè)多源異構(gòu)知識元素表征方法,完成知識類和類屬性的表征。對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫知識元素的表征問題,選用矩陣結(jié)構(gòu)的格式將其表征為知識元,并引入泛化集參考因子為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來源的知識元素向泛化集的轉(zhuǎn)化提供評判依據(jù);對于具有實時特性的知識元素,通過知識之間發(fā)生關(guān)聯(lián)的輸入輸出特性分別劃分為輸出型實時知識元、輸入型實時知識元及混合型實時知識元,并設(shè)計了每種實時知識元素所對應(yīng)的映射、屬性、接口類型及關(guān)聯(lián)連接形式;同時通過引入適配結(jié)構(gòu),使企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)來源知識元素可以通過檢索表征混合結(jié)構(gòu)完成知識元素表征。在知識關(guān)聯(lián)層中,提出了一種準動態(tài)二次關(guān)聯(lián)適配方法,通過構(gòu)建以類為基本單元的類關(guān)聯(lián)層級結(jié)構(gòu)獲得知識關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)方法,既可以實現(xiàn)知識之間的優(yōu)化關(guān)聯(lián),也可以適應(yīng)企業(yè)流程的動態(tài)變化。該方法將層級結(jié)構(gòu)成圖過程分為靜態(tài)成圖與準動態(tài)成圖兩個先后銜接過程。對應(yīng)靜態(tài)成圖與準動態(tài)成圖兩個過程,分別提出了相應(yīng)的約束條件,并依據(jù)成圖約束條件給出了獲取類層級關(guān)聯(lián)架構(gòu)的具體方法。在知識管理層中,提出了適配鋁合金車輪制造企業(yè)決策支持結(jié)構(gòu)的由頂向下構(gòu)建知識支撐結(jié)構(gòu)的混合本體方法,完成企業(yè)整體知識集成過程。通過固化方法為本體構(gòu)建提供近似靜態(tài)的初始條件,采用本體群方法容納宏觀決策管理問題對知識集成結(jié)構(gòu)的需求,并利用全局本體類與層級結(jié)構(gòu)類之間的配對操作,形成可與全局性知識需求進行匹配的一個層級結(jié)構(gòu)類子集,并提出了基于屬性及參數(shù)的類配對計算標準。之后設(shè)定了利用上限聚歸類將類之間的量化關(guān)聯(lián)關(guān)系進行離散化取值的標準。利用離散化后的全局本體類與層級結(jié)構(gòu)類之間的關(guān)系,可獲得與全局本體類之間存在不同程度緊密度的層級結(jié)構(gòu)類,由此通過擇選聚類構(gòu)建局部本體。方法在一定程度上吸收了底層動態(tài)變化對知識管理結(jié)構(gòu)的沖擊。該混合本體方法還設(shè)計了以不惡化局部本體緊密性的前提下,全局本體類在局部知識體系中引入相關(guān)屬性,從而實現(xiàn)對管理決策問題的全幅度知識集成。針對以上提出的鋁合金車輪制造企業(yè)知識集成的理論方法,在樣例企業(yè)對其實現(xiàn)效果進行了評估。理論與實踐的研究表明,本文所提出的知識集成方法在知識支撐層、知識關(guān)聯(lián)層與知識管理層上都具有較好的可行性及有效性,具體方法可為鋁合金車輪制造企業(yè)的知識集成提供理論支撐。
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F272;F426.4
【圖文】：

- 57 -圖 4-2 準動態(tài)層級關(guān)聯(lián)圖二次適配優(yōu)化方法理論結(jié)構(gòu)體系ig.4-2 Theoretical framework of hierarchical relasionship diagram class diagram semi-dynamoptimization approaches

圖 6-2 核心數(shù)據(jù)庫元素對應(yīng)的屬性數(shù)量Fig.6-2 Properties related to key elements of the database其次，為了獲得知識元表征構(gòu)造中的對象，需要將屬性依據(jù)其語義進行合并。在上述鋁合金車輪企業(yè)中，由于不同數(shù)據(jù)庫中元素本身的內(nèi)涵差異較大，所以可以認為在不同數(shù)據(jù)庫之間屬性語義之間也具有較大差異，所以在構(gòu)建對象時可僅根據(jù)其內(nèi)在的聯(lián)系在對應(yīng)數(shù)據(jù)庫內(nèi)實現(xiàn)對象歸納。在具體實現(xiàn)中依據(jù)屬性相關(guān)度將其合并到同一個對象中，語義合并規(guī)則由行業(yè)專家輔助制定。根據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)庫情況獲得的合并結(jié)果如圖 6-3 所示。在人力資源數(shù)據(jù)庫中由于數(shù)據(jù)屬性的高度一致性，且其核心內(nèi)涵（人員）明確，所以絕大多數(shù)屬性都可進行合并。且獲得的整合對象為單一對象。而生產(chǎn)運維由于其復雜的過程，僅有不到 50%的屬性可供合并，余下的屬性需單獨建立單屬性對象以便容納。物料管理由于其標簽化的特性，從而也具有較高的屬性合并率。銷售管理出于其部分的結(jié)構(gòu)不確定性和偏繁復雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，部分屬性也不宜歸納到同一對象當中。

圖 6-2 核心數(shù)據(jù)庫元素對應(yīng)的屬性數(shù)量Fig.6-2 Properties related to key elements of the database其次，為了獲得知識元表征構(gòu)造中的對象，需要將屬性依據(jù)其語義進行合并。在上述鋁合金車輪企業(yè)中，由于不同數(shù)據(jù)庫中元素本身的內(nèi)涵差異較大，所以可以認為在不同數(shù)據(jù)庫之間屬性語義之間也具有較大差異，所以在構(gòu)建對象時可僅根據(jù)其內(nèi)在的聯(lián)系在對應(yīng)數(shù)據(jù)庫內(nèi)實現(xiàn)對象歸納。在具體實現(xiàn)中依據(jù)屬性相關(guān)度將其合并到同一個對象中，語義合并規(guī)則由行業(yè)專家輔助制定。根據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)庫情況獲得的合并結(jié)果如圖 6-3 所示。在人力資源數(shù)據(jù)庫中由于數(shù)據(jù)屬性的高度一致性，且其核心內(nèi)涵（人員）明確，所以絕大多數(shù)屬性都可進行合并。且獲得的整合對象為單一對象。而生產(chǎn)運維由于其復雜的過程，僅有不到 50%的屬性可供合并，余下的屬性需單獨建立單屬性對象以便容納。物料管理由于其標簽化的特性，從而也具有較高的屬性合并率。銷售管理出于其部分的結(jié)構(gòu)不確定性和偏繁復雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，部分屬性也不宜歸納到同一對象當中。

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本文編號：2781268