知識和工業機理模型的關系是什麼

⑴ 什麼是建模

建模指的是：

建模，就是建立模型，就是為了理解事物而對事物做出的一種抽象，是對事物的一種無歧義的書面描述。建立系統模型的過程，又稱模型化。建模是研究系統的重要手段和前提。凡是用模型描述系統的因果關系或相互關系的過程都屬於建模。

因描述的關系各異，所以實現這一過程的手段和方法也是多種多樣的。可以通過對系統本身運動規律的分析，根據事物的機理來建模;也可以通過對系統的實驗或統計數據的處理，並根據關於系統的已有的知識和經驗來建模。還可以同時使用幾種方法。

建模的應用：

建模主要用於分析和設計實際系統。例如工程界在分析設計一個新系統時，通常先進行數學模擬和物理模擬實驗，最後再到現場作實物實驗。數學模擬比物理模擬簡單、易行。用數學模擬來分析和設計一個實際系統時，必須有一個描述系統特徵的模型。

對於許多復雜的工業控制過程，建模往往是最關鍵和最困難的任務。對社會和經濟系統的定性或定量研究也是從建模著手的。例如在人口控制論中，建立各種類型的人口模型，改變模型中的某些參量，可以分析研究人口政策對於人口發展的影響。

⑵ 什麼是知識它有哪些特性列舉至少六種知識表示方法

知識是符合文明方向的，人類對物質世界以及精神世界探索的結果總和。知識，至今也沒有一個統一而明確的界定。但知識的價值判斷標准在於實用性，以能否讓人類創造新物質，得到力量和權力等等為考量。

有一個經典的定義來自於柏拉圖：一條陳述能稱得上是知識必須滿足三個條件，它一定是被驗證過的，正確的，而且是被人們相信的，這也是科學與非科學的區分標准。

由此看來，知識屬於文化，而文化是感性與知識上的升華，這就是知識與文化之間的關系。有關於知識的悖論是：知識如果不能改變行為，就沒有用處；但是知識一旦改變了行為，知識本身就立刻失去意義——《未來簡史》。

經過國內外學者的共同努力，目前已經有許多知識表示方法得到了深入的研究，目前使用較多的知識表示方法主要有以下幾種知識表示方法。

（1）邏輯表示法

邏輯表示法以謂詞形式來表示動作的主體、客體，是一種敘述性知識表示方法。利用邏輯公式，人們能描述對象、性質、狀況和關系。它主要用於自動定理的證明。邏輯表示法主要分為命題邏輯和謂詞邏輯。

（2）產生式表示法

產生式表示，又稱規則表示，有的時候被稱為IF-THEN 表示，它表示一種條件-結果形式，是一種比較簡單表示知識的方法。IF 後面部分描述了規則的先決條件，而THEN 後面部分描述了規則的結論。規則表示方法主要用於描述知識和陳述各種過程知識之間的控制，及其相互作用的機制。

（3）框架表示

框架(Frame)是把某一特殊事件或對象的所有知識儲存在一起的一種復雜的數據結構。其主體是固定的，表示某個固定的概念、對象或事件，其下層由一些槽(Slot)組成，表示主體每個方面的屬性。

（4）面向對象的表示方法

面向對象的知識表示方法是按照面向對象的程序設計原則組成一種混合知識表示形式，就是以對象為中心，把對象的屬性、動態行為、領域知識和處理方法等有關知識封裝在表達對象的結構中。

（5）語義網表示法

語義網路是知識表示中最重要的方法之一，是一種表達能力強而且靈活的知識表示方法。它通過概念及其語義關系來表達知識的一種網路圖。從圖論的觀點看，它是一個「帶標識的有向圖」。

語義網路利用節點和帶標記的邊構成的有向圖描述事件、概念、狀況、動作及客體之間的關系。帶標記的有向圖能十分自然的描述客體之間的關系。

例：用語義網路表示下列知識：中南大學湘雅醫學院是一所大學，位於長沙市，建立時間是1914 年。

（6）基於XML 的表示法

在XML(eXtensible Markup language，可擴展標記語言)中，數據對象使用元素描述，而數據對象的屬性可以描述為元素的子元素或元素的屬性。XML 文檔由若干個元素構成，數據間的關系通過父元素與子元素的嵌套形式體現。

在基於XML 的知識表示過程中，採用XML 的DTD(Document Type definitions，文檔類型定義)來定義一個知識表示方法的語法系統。

(2)知識和工業機理模型的關系是什麼擴展閱讀：

從一般意義上講，知識表示就是為描述世界所做的一組約定，是知識的符號化、形式化或模型化；從計算機科學的角度來看，知識表示是研究計算機表示知識的可行性、有效性的一般方法，是把人類知識表示成機器能處理的數據結構和系統控制結構的策略。

一個完整知識表示過程是:首先是設計者針對各種類型的問題設計多種知識表示方法；然後表示方法的使用者選用合適的表示方法表示某類知識;最後知識的使用者使用或者學習經過表示方法處理後的知識。

所以，知識表示的客體就是知識；知識表示的主體包括3 類：表示方法的設計者、表示方法的使用者、知識的使用者。具體來說，知識表示的主體主要指的是人(個人或集體)，有時也可能是計算機。

假設有這樣一個知識需要表示：小潘是計科系的學生，但他不喜歡編程。我們用一階謂詞邏輯來表示它就需要採用如下的步驟：首先，定義謂詞。

Computer(x)：x是計科系的學生

Like(x，y)：x喜歡y

其次，用謂詞公式表示之：

Computer(xiaopan)∧¬Like(xiaopan，programing)

產生式規則：在條件、因果等類型的判斷中所採用的一種對知識進行表示的方法。其基本的形式是P→Q，或者是if P then Q。

這里這個產生式規則與剛才的謂詞邏輯中的「蘊涵（→）式」表示還是有區別的，後者是一種精確的匹配，即如果x，則100%的會是y，而前者則可以表示 一種模糊匹配，有一定的置信度，即發生概率。

例如：if 「咳嗽 and 發燒」，then 「感冒」，置信度80%。這里if部分表示條件部，then部分表示結論部，置信度表示當滿足條件時得到結論的發生概率。這整個部分就形成了一條規則，表示的就是這樣一類因果知識：「如果病人發燒且咳嗽，則他很有可能是感冒了」。

因此，針對比較復雜的情況，我們都可以用這種產生式規則的知識表示方式形成一系列的規則。

⑶ 徐工信息漢雲工業互聯網怎樣跟5G融合

在「5G商用與深化工業互聯網創新發展研討會」上，徐工信息總經理張啟亮說，5G與工業互聯網等新興技術的融合發展為製造業帶來新的變革。徐工將持續推進AI、5G、工業安全等技術與漢雲工業互聯網平台融合發展，以場景為核心為客戶創造價值。該企業的漢雲工業互聯網平台沉澱大量工業知識和演算法、機理模型，並將平台通用能力開放給合作夥伴。張啟亮說，漢雲工業互聯網平台也在5G智能工廠的應用實踐中不斷嘗試突破。通過5G實現智能工廠一網到底、無線能力全覆蓋，來降低數據的丟包率。為未來更好實現PLC從有線到無線化、工業AR應用、機器視覺應用、工廠設備預測性維護奠定基礎。

⑷ 徐工信息漢雲和華為鯤鵬計劃是怎麼合作的

華為今年提出攜手產業合作夥伴一起構建鯤鵬計算產業生態,徐工信息作為華為雲解決方案夥伴,已率先加入華為鯤鵬凌雲夥伴計劃,並基於鯤鵬計算平台構建應用解決方案。徐工信息漢雲攜手華為鯤鵬計算發布工業互聯網解決方案。面向工業互聯網場景的合作,華為將為徐工信息漢雲提供5G鏈接、AI智能、鯤鵬計算以及ROMA集成等關鍵能力,徐工信息漢雲在面向企業應用側將為華為提供更貼近業務的行業know how能力以及應用聚合能力。徐工信息漢雲工業互聯網平台,基於徐工76年的製造業的經驗,平台上沉澱了大量工業知識和演算法、機理模型,並將平台通用能力開放給合作夥伴,打造基於漢雲工業互聯網平台的智能生產、智能服務、智能運營新模式。

⑸ 為什麼要進行知識建模,知識建模的方法是什麼

1.為什麼要進行知識建模:因為知識建模通常是知識的邏輯體系化過程,主要指應用知識來解決各種工程問題，自動完成工程中各種繁瑣和重復的工作。

2.知識建模的方法:

一、主成分分析

降維，找到數據中的主成分，並利用這些主成分表徵原始數據，從而達到降維的目的。

1. 對樣本數據進行中心化處理；

2. 求樣本協方差矩陣；

3. 對協方差矩陣進行特徵值分解，將特徵值從大到小排列；

4. 取特徵值前 n 個最大的對應的特徵向量 W1, W2, …, Wn ，這樣將原來 m 維的樣本降低到 n 維。

通過 PCA ，就可以將方差較小的特徵給拋棄，這里，特徵向量可以理解為坐標轉換中新坐標軸的方向，特徵值表示在對應特徵向量上的方差，特徵值越大，方差越大，信息量也就越大。這也是為什麼選擇前 n 個最大的特徵值對應的特徵向量，因為這些特徵包含更多重要的信息。

PCA 是一種線性降維方法，這也是它的一個局限性。不過也有很多解決方法，比如採用核映射對 PCA 進行拓展得到核主成分分析(KPCA)，或者是採用流形映射的降維方法，比如等距映射、局部線性嵌入、拉普拉斯特徵映射等，對一些 PCA 效果不好的復雜數據集進行非線性降維操作。

二、線性判別分析：還需要一個投影方向，適合帶類別信息。

三、獨立成分分析：PCA特徵轉換降維，提取的是不相關的部分，ICA獨立成分分析，獲得的是相互獨立的屬性。ICA演算法本質尋找一個線性變換 z = Wx，使得 z 的各個特徵分量之間的獨立性最大。

四、隨機森林：集成思想，涉及到決策樹和集成學習，將若干個弱分類器的分類結果進行投票選擇，從而組成一個強分類器。

隨機森林的既可以用於回歸也可以用於分類任務，並且很容易查看模型的輸入特徵的相對重要性。隨機森林演算法被認為是一種非常方便且易於使用的演算法，因為它是默認的超參數通常會產生一個很好的預測結果。超參數的數量也不是那麼多，而且它們所代表的含義直觀易懂。隨機森林有足夠多的樹，分類器就不會產生過度擬合模型。由於使用大量的樹會使演算法變得很慢，並且無法做到實時預測。一般而言，這些演算法訓練速度很快，預測十分緩慢。越准確的預測需要越多的樹，這將導致模型越慢。在大多數現實世界的應用中，隨機森林演算法已經足夠快，但肯定會遇到實時性要求很高的情況，那就只能首選其他方法。當然，隨機森林是一種預測性建模工具，而不是一種描述性工具。也就是說，如果您正在尋找關於數據中關系的描述，那建議首選其他方法。

五、FP-growth演算法：FP代表頻繁模式（Frequent Pattern）。
這里有幾點需要強調一下：
第一，FP-growth演算法只能用來發現頻繁項集，不能用來尋找關聯規則。
第二，FP-growth演算法發現頻繁集的效率比較高，Apriori演算法要對於每個潛在的頻繁項集都會掃描數據集來判定是否頻繁，FP-growth演算法只需要對數據集進行兩次掃描。這種演算法的執行速度要快於Apriori，通常性能要好兩個數量級以上。
第三，FP-growth演算法基於Apriori演算法構建，在完成相同任務的時候採用了一些不同技術。
發現頻繁項集的基本過程：
1、構建FP樹
2、從FP樹中挖掘頻繁項集
優點：一般要快於Apriori
缺點：實現比較困難，在某些數據集上性能會下降。
適用數據類型：標稱型數據。

六、粒子群演算法：優化、最優解

七、靈敏度分析：線性規劃問題

八、層次分析法：主要用於決策、確定權重

九、模擬退火演算法：在解空間隨機尋找目標函數的全局最優解

十、遺傳演算法：最優解，將方程求解問題轉化為生存問題。

十一、幾種問題：

P問題：P類問題就是所有復雜度為多項式時間的問題的集合。

NP問題：可以在多項式時間內驗證一個解是否正確的問題稱為NP問題。（它包括P問題）

十二、機理分析法：機理分析是根據對現實對象特性的認識，分析其因果關系，找出反映內部機理的規律。機理分析建模常用：常微分方程、偏微分方程、邏輯方法、比例方法、代數方法

建立微分方程模型時應用已知物理定律，可事半功倍。也可利用平衡與增長式微元法或者分析法。

求解常微分方程模型的常用方法：微分方程的數值解、微分方程的定性分析。

常微分方程數值解的定義：

在生產和科研中所處理的微分方程往往很復雜,且大多得不出一般解。而實際問題中對初值問題的求解，一般是要求得到在若干個點上滿足規定精確度的近似值，或者得到一個滿足精確度要求的便於計算的表達式。

建立數值解法的一些途徑：

Ø 用差商代替導數

Ø 使用數值積分

Ø 使用泰勒公式，以此方法為基礎，有龍格-庫塔法、線性多步法等方法。

Ø 數值公式的精度

歐拉法是一階公式，改進的歐拉法是二階公式．

龍格-庫塔法有二階公式和四階公式．

線性多步法有四階亞當斯外插公式和內插公式．

雖然動態過程的變化規律一般要用微分方程建立的動態模型來描述，但是對於某些實際問題，建模的主要目的並不是要尋求動態過程每個瞬時的性態，而是研究某種意義下穩定狀態的特徵，特別是當時間充分長以後動態過程的變化趨勢。譬如在什麼情況下描述過程的變數會越來越接近某些確定的數值，在什麼情況下又會越來越遠離這些數值 而導致過程不穩定。

為了分析這種穩定與不穩定的規律常常不需要求解微分方程，而可以利用微分方程穩定性理論，直接研究平衡狀態的穩定性就行了。

十三、動態規劃： 動態規劃是用來解決多階段決策過程最優化的一種數量方法。其特點在於，它可以把一個n 維決策問題變換為幾個一維最優化問題，從而一個一個地去解決。

需指出：動態規劃是求解某類問題的一種方法，是考察問題的一種途徑，而不是一種演算法。必須對具體問題進行具體分析，運用動態規劃的原理和方法，建立相應的模型，然後再用動態規劃方法去求解。

多階段線性規劃典型為：1、生產決策問題2、機器負荷分配問題

能用動態規劃方法求解的多階段決策過程是一類特殊的多階段決策過程，即具有無後效性的多階段決策過程。

十四、有限差分方法：有限差分法求解流動控制方程的基本過程是：首先將求解區域劃分為差分網格，用有限個網格點代替連續的求解域，將待求解的流動變數（如密度、速度等）存儲在各網格點上，並將偏微分方程中的微分項用相應的差商代替，從而將偏微分方程轉化為代數形式的差分方程，得到含有離散點上的有限個未知變數的差分方程組。求出該差分方程組的解，也就得到了網格點上流動變數的數值解。

十六、幾種特徵工程技巧：

（1） 數據分箱

（2） 獨熱編碼

（3） 特徵哈希

（4） 嵌套法

（5） 取對數

（6） 特徵縮放與標准化

（7） 特徵交互

⑹ 工業互聯網的應用技術包括什麼

工業互聯網的本質和核心是通過工業互聯網平台把設備、生產線、工廠、供應商、產品和客戶緊密地連接融合起來。

工業互聯網的關鍵核心技術主要涵蓋「一硬(工業控制)+一軟(工業軟體)+一網(工業網路)+一安全(工業信息安全)」四大基礎技術，「邊緣智能+工業大數據分析+工業機理建模+工業應用開發」四大關鍵技術，以及「開源平台+開源社區」兩大殺手鐧技術。

工業互聯網首先是全面互聯，在全面互聯的基礎上，通過數據流動和分析，形成智能化變革，形成新的模式和新的業態。互聯是基礎，工業互聯網是工業系統的各種元素互聯起來，無論是機器、人還是系統。

互聯解決了通信的基本，更重要的是數據端到端的流動，跨系統的流動，在數據流動技術上充分分析、建模。伯特認為智能化生產、網路化協同、個性化定製、服務化延伸是在互聯的基礎上，通過數據流動和分析，形成新的模式和新的業態。

這是工業互聯網的基理，比現在的互聯網更強調數據，更強調充分的連接，更強調數據的流動和集成以及分析和建模，這和互聯網是有所不同的。工業互聯網的本質是要有數據的流動和分析。

工業互聯網平台可以參考SAP思愛普提出的工業4.0解決方案，作為ERP的鼻祖，德國公司SAP在工業管理數字化方面的創新走在非常前沿。SAP 將為企業提供所需的簡化、創新和加速功能，幫助他們制定數字化業務戰略。在 SAP 的協作式價值與創新框架內，企業將能充分利用這些功能。

⑺ 圖計算和知識圖譜有什麼關系求解

圖計算經常用於構建網頁鏈接關系、社交網路、商品推薦。比如某信的社交網路，是由節點（個人、公眾號）和邊（關注、點贊）構成的圖；淘寶的交易網路，是由節點（個人、商品）和邊（購買、收藏）構成的圖。如此一來，抽象出來的圖數據構成了研究和商用的基礎。阿里巴巴GraphScope 就是圖計算系統，已經證明在多個關鍵互聯網領域實現價值，其代碼當前已在githubgraphscope 上開源。

知識圖譜是知識計算的一部分，並在知識建模中起到了非常重要的作用。知識計算是華為在2020年全聯接大會上發布的全生命周期知識計算解決方案。知識計算可以將行業知識與AI相結合，是AI深入行業核心生產系統，通往第三代人工智慧的必經之路，知識計算包含知識獲取，知識建模，知識管理，知識應用四個標准步驟，為機理模型與AI的融合提供了一條全新的路徑。

⑻ 工業互聯網的核心價值是什麼

市場規模

工業互聯網核心產業保持穩步增長，為工業互聯網發展提供堅實基礎。測算數據顯示，2018 年、2019 年我國工業互聯網核心產業增加值規模分別為4386
億元、5361 億元，同比分別增長30.1%和22.2%。預計2020 年，我國工業互聯網核心產業增加值規模將達到6520
億元，同比增長21.6%。2017-2020 年期間，工業互聯網核心產業增加值規模增長超過93%，年復合增長率達24.6%。

——以上數據來源於前瞻產業研究院《中國工業互聯網產業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

⑼ 機理建模是啥啊啊數學建模的東西

其實就是利用物理規律等知識分析問題，不是從實驗數據中找規律，數據只是用來驗證前面的分析。

而數據建模是不用考慮內存規律，只通過數據之間的關系找到規律，再通過其它數據檢驗。

⑽ 中國工業互聯網為什麼爆發

政策頻發 推動工業互聯網上升至國家戰略高度
2007年政府提出 「兩化融合」，為我國工業升級和轉型奠定了政策基礎。2015年國務院提出 「中國製造2025」，是中國政府實施製造強國戰略第一個十年的行動綱領，提出了中國版智能製造的概念。而2017年年底國務院明確提出工業互聯網發展目標——到2025年，形成3-5個達到國際水準的工業互聯網平台，培育百萬工業APP，實現百萬家企業上雲，形成建平台和用平台雙向迭代、互促共進的製造業新生態。在中央政策支持的條件下，地方政府也相繼出台相關政策文件，如江蘇發布《關於推進製造業與互聯網融合發展的實施意見》，為產業發展創造了積極的環境，有望引導和驅動我國工業互聯網發展再加速。工業互聯網被推上了「史無前例的高度」，躍升為「中國製造2025」的主攻方向之一。
此外，中央和地方政府共同促進相關政策的落地。工信部相繼與上海市、浙江省、廣東省政府合作建設工業互聯網示範基地。政府鼓勵示範基地發揮資源聚集的優勢，為產業鏈上下游企業提供創業創新環境和專業化服務，構建資源集聚、創新活躍、高效協同的產業鏈"雙創"新生態。江蘇省省經信委聯合阿里雲啟動實施首批江蘇「1+30+300」工程，主要是推進阿里雲與省內30家兩化融合服務機構、300家製造業企業開展深度合作，構築全服務鏈體系，支持企業互聯網化轉型。目前徐工集團、吉利等大型製造企業均已加入該工程，與阿里雲合作進行產業升級。
製造業智能化的內生需求和新興技術興起 驅動工業互聯網快速崛起
製造業企業對工業互聯網的需求具備內生需求驅動力。首先是工業數據的爆發式增長需要新的數據管理工具：隨著工業數據採集范圍不斷擴大，數據的類型和規模都呈指數級增長，需要一個全新數據管理工具，實現海量數據低成本、高可靠的存儲和管理。其次是企業智能化決策需要新的應用創新載體：數據的豐富性為製造企業開展精準化管理創造了前提，但工業場景高度復雜，行業知識千差萬別，傳統由少數大型企業驅動的應用創新模式難以滿足不同企業的差異化需求，迫切需要一個開放的應用創新載體，通過工業數據、工業知識與平台功能的開放調用，降低應用創新門檻，實現智能化應用的爆發式增長。三是新型製造模式需要新的業務交互手段：為快速響應市場變化，製造企業間在設計、生產等領域的並行組織與資源協同日益頻繁，要求企業設計、生產和管理系統都要更好支持與其他企業的業務交互，這就需要一個新的交互工具，實現不同主體、不同系統間的高效集成。
近年來，互聯網的高速發展尤其是新興技術的興起，為整個工業互聯網平台的發展打下了相應的技術基礎。首先是雲技術的成熟大幅降低製造企業IT化的運營成本和部署的成本;其次是物聯網、大數據和人工智慧等技術的發展帶來進一步的優勢：物聯網實現研究、設計、生產和銷售各種資源的動態配置以及產品全程跟蹤檢測，獲得大量數據;大數據和人工智慧挖掘數據的價值，強化製造企業的數據洞察能力，實現智能化的管理和控制。