知识管理与企业核心竞争力的培育

本文阐述了知识管理和企业核心竞争力的内涵,论证了知识管理的重要性及知识管理能够创造企业的竞争优势,提高企业的核心竞争力。最后给出了知识管理所需要的条件,以作为企业进行知识管理调整和改革的参考。     

客户知识管理系统的应用研究

随着信息经济时代的到来,客户成为企业的重要资源。有效地利用客户的知识,不仅可以使客户关系管理更加符合顾客的要求,也使企业的发展更加贴近市场的要求。为此,探讨了客户知识管理的过程,同时用客户知识管理系统的方式描述这一过程,并建立一个客户知识应用系统模型,以有效管理和应用收集而来的客户知识。     

面向葡萄知识图谱构建的多特征融合命名实体识别

为解决构建知识图谱过程中由于上下文环境复杂、现有模型字向量语义表征相对单一导致领域专业实体识别率低的问题,该研究提出了来自转换器的双向编码器表征量（bi-directional encoder representation from transformer, BERT）和残差结构（residual structure, RS）融合的命名实体识别模型（bert based named entity recognition with residual structure,BBNER-RS）。通过BERT模型将文本映射为字符向量,利用双向长短时记忆网络（bi-directional long-short term memory, BiLSTM）提取局部字符向量特征,并采用RS保留BERT提供的全局字符向量特征,以提高字向量的语义丰富度,最后通过条件随机场（conditional random field, CRF）模型对特征向量解码,获取全局最优序列标注。与其他命名实体识别模型相比,提出的BBNER-MRS模型在葡萄数据集上表现较好,在葡萄人民日报、玻森、简历和微博数据集上F1值分别达到89...     

基于VOSviewer的农作物遥感制图研究的文献特征与热点演变分析

[目的]作为农作物长势监测、产量估测和灾害评估的基础,及时、准确获取农作物空间分布信息对农业生产管理、农业可持续发展及国家粮食安全等具有重要意义.[方法]文章从农作物遥感制图的研究热点和前沿出发,基于Science Citation Index Expanded(SCIE)和CNKI数据库,利用VOSviewer软件对...     

农业知识问答系统句子相似度算法研究

在农业领域中,农业知识问答系统以其能接受自然语言检索和直接返回精确答案而成为一种新的信息检索技术。针对农业领域,提出了一种多重信息融合的句子相似度算法。该算法结合了句子的结构信息、词法信息和语义信息,同时考虑农业知识问答系统中问句的特征,使其更适合应用在农业特定领域中,并通过实验验证了算法的可行性和准确性。     

基于知识图谱的中国崩岗研究现状及综合分析

崩岗是一种发育在中国南方低山丘陵地区的水土流失地貌类型,侵蚀量巨大,危害严重.为回顾半个世纪以来中国崩岗研究的发展历程,以中国知网(CNKI)数据库为数据源,统计分析1966-2016年间以“崩岗”为主题的文献数量、时间分布及载文期刊情况,基于CiteSpace对崩岗研究知识图谱进行可视化挖掘与分析,识别出核心作者群、主要研究机构及高频关键词.研究结果表明:1)半个世纪以来中国崩岗研究的论文数量整体呈现区间波动增长的态势.2)载文期刊以水土保持学科为主,学科交叉研究有待加强;期刊影响因子总体偏低,反映崩岗研究水平有待提高.3)研究机构之间学术交流较少,科研实力差异显著,有待加强交流合作,实现共同发展.4)中国崩岗研究主要围绕“崩岗”“崩岗侵蚀”“土壤侵蚀”“水土流失”“坡面”“风化壳”等展开,“崩积体”和土体“抗剪强度”是近年来崩岗研究的热点.崩岗研究产出论文大部分与防控治理措施有关,定量研究较少.研究结果有助于科研工作者对中国崩岗研究历史与现状有较全面、客观、准确的认识,从而更好地精炼研究方向,为崩岗的后续研究提供更深入具体的指导.     

甘蔗收获机智能设计知识表达及知识库系统开发

针对甘蔗收获机领域知识匮乏、重用、共享性差的问题, 通过研究该领域知识的特点,综合利用与或树产生式规则、框架和面向对象的方法表达该领域中的模糊知识及创新性知识, 通过与数据库软件的有效集成,创建智能设计知识库系统,通过对知识库的管理实现知识的获取和维护。     

基于改进CASREL的水稻施肥知识图谱信息抽取研究

为实现水稻施肥知识图谱自动化构建,为后续构建水稻施肥决策系统提供基础,定义了水稻施肥体系数据结构并制作水稻施肥数据集,结合水稻施肥数据特点,添加单位标注器,并改进CASREL解码加入隐藏层,提出了基于RoBERTa-wwm编码+改进CASREL解码的信息抽取模型,同时针对编码与解码环节进行试验对比。结果表明,基于该模型的F1值达到91.86%,与对比模型相比有较为显著的提升。基于改进RoBERTa-wwm-CASREL的信息抽取模型能有效提高水稻施肥信息抽取效果,为水稻施肥知识图谱构建以及施肥决策系统提供基础。     

基于本体与认知经验的农业机器人视觉分类决策方法

基于小样本数据下认知经验知识辅助计算机进行决策,对实现农业领域机器人智能认知决策与助力智慧农业发展具有重要意义。本文在统计计数、支持向量机（SVM）等图像属性信息学习方法基础上,使用Protégé等工具,基于认知经验构建水果识别分类的专业知识库;然后根据图像颜色与形状信息,进行知识库搜索推理得到分类决策。实验在Fruit360数据集中共选择2091幅葡萄、香蕉、樱桃水果图像作为测试集,并各挑选30幅图像作为属性信息训练集与验证集,结果表明当前数据下葡萄与樱桃识别准确率为100%,香蕉识别准确率为93.30%。仅在知识库添加黄桃知识后,对984幅黄桃图像样本进行测试,其分类准确率为97.05%。表明本文方法能有效完成图像分类决策任务,且具有良好的过程可解释性、能力共享性和可拓展性。     

联合收获机知识组织与知识库系统研究

针对联合收获机知识缺乏系统化组织与分类、难以在设计时高效获取并应用的问题,应用装备谱系及谱系拓扑图形式对联合收获机知识进行层次化组织;按照联合收获机智能化设计实际应用需求,对知识库系统功能模块进行架构分析;分析了农机装备设计知识的表现形式,综合利用产生式规则和框架表示的混合表示方法对设计过程进行分析和表达,建立了设计体系。以Visual Studio 2015平台为开发工具,在.Net环境下,应用ADO.Net技术、CATIA二次开发技术及SQL Server数据库,将联合收获机设计知识、参数化模型等数字化资源融和,进行组织管理,构建了联合收获机知识库系统。通过人机交互的方式,将知识表达形成的设计体系系统化,应用模糊查询方法、推理机和ADO.Net技术实现系统中知识的查询、推理及编辑功能,并将知识推送的结果传递给关联的参数化模型驱动,在不同需求下快速构建模型,实现了知识的高效获取与应用,提高了设计效率,为联合收获机零部件设计提供了一种通用方法。系统测试表明,该系统具有可行性和有效性,适用于联合收获机系列产品的开发。