1、隨著工業(yè)化與信息化的融合，制造企業(yè)管理信息系統(tǒng)日益向智能化的方向發(fā)展，制造企業(yè)中知識(shí)管理的地位與作用日益顯著。對(duì)于制造企業(yè)而言，產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、制造、服務(wù)等全生命周期過(guò)程中的知識(shí)管理至關(guān)重要，對(duì)于企業(yè)的持續(xù)發(fā)展起著關(guān)鍵的作用。
　　 產(chǎn)品知識(shí)管理的重要性_已經(jīng)引起很多學(xué)者的關(guān)注，但國(guó)內(nèi)目前絕大部分研究還停留在概念與理論框架方面，鮮有對(duì)產(chǎn)品知識(shí)管理系統(tǒng)應(yīng)用理論方面的研究，極大地制約了知識(shí)管理在制造企業(yè)的應(yīng)用實(shí)效。本文以制造企業(yè)的產(chǎn)品知

2、識(shí)管理為主線，分別從設(shè)計(jì)知識(shí)、制造知識(shí)、服務(wù)知識(shí)等角度，對(duì)產(chǎn)品知識(shí)管理中的若干關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了深入研究。本文工作的主要內(nèi)容分為如下幾部分：
　　 1.產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)建模重點(diǎn)研究了產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)的建模過(guò)程以及產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)的半自動(dòng)化建模問(wèn)題。綜合了現(xiàn)有主要的本體論建模過(guò)程的方法，提出了一種改進(jìn)的最小關(guān)聯(lián)綜合法本體建模過(guò)程方法，探索更為實(shí)用的本體建模過(guò)程。
　　 本文對(duì)于不同性質(zhì)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)采取不同的半自動(dòng)化建模方法：
　　

3、 對(duì)于半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)--Web文本，提出了本體學(xué)習(xí)技術(shù)，研究了本體學(xué)習(xí)中領(lǐng)域本體的創(chuàng)建與領(lǐng)域本體的分類問(wèn)題，提出了領(lǐng)域本體的分類算法，并對(duì)算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證；為使用原有的公共語(yǔ)詞對(duì)異構(gòu)Web本體進(jìn)行知識(shí)表示，本文提出了一個(gè)異構(gòu)Web本體模式識(shí)別的算法；為解決本體語(yǔ)義的更新以及補(bǔ)充問(wèn)題，本文提出了一種獲取新語(yǔ)義關(guān)系的算法，及時(shí)有效更新領(lǐng)域本體模型。
　　 對(duì)于結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)本體的半自動(dòng)化構(gòu)建，本文提出了通過(guò)U

4、ML--本體映射方法，將這些信息系統(tǒng)開發(fā)中的UML半自動(dòng)地轉(zhuǎn)化為本體，以方便產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)本體構(gòu)建的思路；并研究了UML向OWL映射的語(yǔ)義連接機(jī)理，解決了UML向本體的半自動(dòng)化建模問(wèn)題，從而可以提高本體的構(gòu)建效率，提高本體的復(fù)用和更新效率，并有助于普及本體的應(yīng)用、擴(kuò)充本體的研究隊(duì)伍，加強(qiáng)企業(yè)信息系統(tǒng)的集成。
　　 2.產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)檢索討論了目前常用的本體知識(shí)表示語(yǔ)言，提出了產(chǎn)品概念的知識(shí)表示方法；產(chǎn)品開發(fā)過(guò)程設(shè)計(jì)知識(shí)的表示方法：并

5、研究了基于Protégé的產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)方法。
　　 提出了基于依存關(guān)系的語(yǔ)義標(biāo)注方法，將半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化Web文本與領(lǐng)域本體知識(shí)庫(kù)進(jìn)行語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，并進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證。
　　 構(gòu)建了基于Jena的設(shè)計(jì)知識(shí)檢索引擎，本引擎采用了最新的SPARQL語(yǔ)言；而且應(yīng)用于產(chǎn)品知識(shí)管理系統(tǒng)，具有一定的先進(jìn)性。經(jīng)過(guò)實(shí)例驗(yàn)證，此檢索引擎具有直觀性與簡(jiǎn)明性，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)中的智能檢索和推理。
　　 為實(shí)現(xiàn)知識(shí)檢索過(guò)程中用戶偏好

6、的管理，提出了用戶偏好庫(kù)特征詞條權(quán)重的擴(kuò)展算法。實(shí)驗(yàn)表明，本算法的查全率與查準(zhǔn)率與相關(guān)算法相比具有一定的優(yōu)點(diǎn)。
　　 3.產(chǎn)品工藝決策知識(shí)管理研究當(dāng)前國(guó)內(nèi)工藝知識(shí)管理的研究多局限于具體的特征零件與機(jī)械產(chǎn)品，制約了產(chǎn)品制造知識(shí)管理理論與系統(tǒng)的應(yīng)用推廣。為克服工藝知識(shí)管理的局限性和對(duì)應(yīng)用環(huán)境的依賴性，本文提出了具有普適性的通用工藝決策知識(shí)管理模型：構(gòu)建統(tǒng)一的零件特征信息模型；利用抽象的更具一般性的“屬性”或“對(duì)象”設(shè)計(jì)工藝規(guī)范知識(shí)庫(kù)

7、；并構(gòu)建了普適性的通用工藝知識(shí)推理模型，有效地保證工藝知識(shí)管理系統(tǒng)的通用性和移植性。
　　 4.產(chǎn)品故障診斷知識(shí)管理研究在已報(bào)道的故障診斷專家系統(tǒng)中，大多數(shù)都是針對(duì)某一具體設(shè)備的專用專家系統(tǒng)，通用性不強(qiáng)。為了開發(fā)高效且適用性廣的故障診斷知識(shí)推理模型，本文提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷知識(shí)推理模型；為克服全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、訓(xùn)練速度慢等缺點(diǎn)，提出非全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCBP)的構(gòu)建理論與相關(guān)算法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。