本文關(guān)鍵詞：閉環(huán)全生命周期管理系統(tǒng)中知識語義化管理技術(shù)的研究

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【摘要】：閉環(huán)全生命周期管理(Closed-Loop Lifecycle Management,CL2M)理念的提出和建立,旨在利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等新技術(shù),跨越不同的系統(tǒng)與組織,跟蹤、獲取產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù),實現(xiàn)產(chǎn)品信息的閉環(huán)流動,從而提高企業(yè)的運(yùn)營效率并提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。目前在CL2M系統(tǒng)中,產(chǎn)品不同生命階段所獲取的信息,彼此獨(dú)立,表達(dá)方式各異,阻礙了知識的共享與重用;同時未能充分提取產(chǎn)品知識的語義信息,缺乏有效的知識獲取方案,降低了知識的利用率。針對上述問題,通過對知識語義化管理中關(guān)鍵問題的深入研究,給出了具體的算法與解決方案。論文的主要工作內(nèi)容如下:1、研究了 CL2M系統(tǒng)中知識的特點(diǎn),闡述了知識語義化管理的需求。對目前CL2M系統(tǒng)中產(chǎn)品數(shù)據(jù)及知識管理(Product Data and Knowledge Management,PDKM)技術(shù)及其不足進(jìn)行了解析。最后,基于知識語義化管理的特點(diǎn)與功能,設(shè)計出知識語義化管理架構(gòu)。2、基于本體模型,對CL2M系統(tǒng)構(gòu)建多維度、多層次知識集成框架,進(jìn)行產(chǎn)品知識表示。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計出文檔語義向量與本體語義向量的提取與匹配算法。以知識語義空間,作為知識的語義標(biāo)注結(jié)果,完成知識在CL2M系統(tǒng)知識集成框架中的多維度標(biāo)注。3、多角度地構(gòu)建知識需求模型,基于模型相似度計算方法,進(jìn)行需求模型與知識本體匹配算法設(shè)計,利用知識本體與語義空間,構(gòu)建產(chǎn)品知識語義圖。最后基于知識語義圖,定義關(guān)鍵知識節(jié)點(diǎn),引入復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論方法,分析知識語義圖的內(nèi)部結(jié)構(gòu),設(shè)計出關(guān)鍵知識節(jié)點(diǎn)提取方法并提出重要性判別方案,引導(dǎo)用戶知識瀏覽。4、對CL2M系統(tǒng)知識語義化管理平臺進(jìn)行設(shè)計。編程實現(xiàn)了知識語義化管理平臺的主要功能,計算知識語義圖的網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)。最后,以低溫等離子體設(shè)備系統(tǒng)為應(yīng)用研究對象,測試并對比語義標(biāo)注算法、相似度匹配算法,驗證知識語義圖的小世界網(wǎng)絡(luò)和無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)特性,提取關(guān)鍵知識節(jié)點(diǎn)并測試其重要性,證明知識獲取與呈現(xiàn)方案的有效性。基于CL2M系統(tǒng)知識語義化管理技術(shù)的研究、再進(jìn)行進(jìn)一步的開發(fā)與應(yīng)用,可以廣泛、深入地挖掘出產(chǎn)品知識的語義信息,提高知識的利用率,實現(xiàn)產(chǎn)品知識在全生命周期范圍內(nèi)的共享與重用。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F272;TP315

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本文編號：1261137